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科学技術イノベーション政策のマクロ経済政策体系へ の導入に関する
調査資料-226 科学技術イノベーション政策のマクロ経済政策体系へ の導入に関する調査研究 2013 年 10 月 文部科学省 科学技術・学術政策研究所 一橋大学 イノベーション研究センター 赤池伸一 藤田健一 外木暁幸 花田真一 RESEARCH MATERIAL No.226 A Study on the Incorporation of Science and Technology Innovation Policy into the Macroeconomic Policy System Shinichi AKAIKE, Kenichi FUJITA, Akiyuki TONOGI and Shinichi HANADA October 2013 National Institute of Science and Technology Policy (NISTEP), Ministry of Education, Culture, Sports, Science and Technology (MEXT) and Institute of Innovation Research (IIR), Hitotsubashi University 本資料は、株式会社リベルタス・コンサルティングへの 2011-2012 年度の委託により得られた結 果を、一橋大学イノベーション研究センターとの共同により科学技術・学術政策研究所が取りまとめ たものです。 本資料の引用の際には、出典を明記願います。 科学技術イノベーション政策のマクロ経済政策体系への導入に関する調査研究 文部科学省科学技術・学術政策研究所 一橋大学イノベーション研究センター 要旨 科学技術イノベーション政策の経済的・社会的影響を測定するには、政策の変化、科学技術イノベーシ ョンシステムの変化、経済パフォーマンスの変化及び国民生活への影響を体系的に接続することが必要 である。一方、従来の我が国あるいは海外における既存の代表的な政府マクロ経済モデルでは、技術進 歩率が外生的に与えられるなど科学技術イノベーションを明示的に扱っているものは少ないのが実情で ある。 第１に、科学技術イノベーション政策を代表的な経済モデルに接続するため、政策の構造化を図り、測 定可能な指標群を構成した「科学技術イノベーション・モジュール」の開発を行うことによって、標準的な 政策とマクロ経済モデルの接続を試行した。このためマクロ計量モデル（MaeSTIP; Macroeconomic Model for Science, Technology and Innovation Policy）を開発し、シミュレーションを試行した。 第２に、科学技術イノベーション政策、研究開発及び生産性の関係に関するエビデンスを充実すること の必要性が複数の有識者から指摘されている。科学技術イノベーション政策の研究開発への影響、無形 資産の一つとしての研究開発の生産性への効果は、不確実性があり、その因果関係も明らかではない。 既存の調査研究を整理するとともに、現在までに収集可能なデータを用いて現実的に論証可能な範囲 を明らかにする必要がある。このため、国際パネルデータ及び企業パネルデータを用いて検証を行った。 国際パネルデータによる分析は先進 13 ヵ国の 1981 年から 2010 年について R&D や MFP（Multi-Factor Productivity）のデータを収集し、実証分析を行った。企業 R&D に最も強く影響を与えているのは GDP で あり、政府資金も促進要因となっている可能性が示唆された。MFP には国内企業の知識ストックが影響し ているほか、海外の知識ストックのスピルオーバーも観測された。企業パネルデータによる分析は科学技 術研究調査及び企業活動基本調査の企業単位の個票データを用いた。実証分析の結果、企業の TFP （Total Factor Productivity）と研究開発集約度（研究開発支出の対付加価値比）の間には有意に正の関 係があり、製造業ではよりその傾向が強まるが非製造業では両者の関係は希薄になることが明らかとなっ た。また、TFP と研究開発集約度との関係にはタイムラグがあることも明らかになった。併せて、知識ストッ クの概念、測定方法等に関する課題を整理した。 本調査研究の結果は、マクロ経済政策においては、SNA（国民経済計算）における R&D 資本化 の具体化や、大規模経済モデルへの R&D や科学技術イノベーション政策の導入のための課題の抽 出に資することが期待される。また、科学技術イノベーション政策においては、現科学技術基本 計画のフォローアップや次期基本計画の検討のための基礎的な情報として、他の調査研究と相ま って科学技術イノベーション政策の経済効果の測定に関する俯瞰的な知見を与えることが期待さ れる。 註） 多要素生産性（Multi Factor Productivity; MFP）は一般的に全要素生産性（Total Factor Productivity; TFP）と呼ばれている指標と概念的には同じものであり、OECD では自身が推計、公表して いるデータをこう呼称している A Study on the Incorporation of Science and Technology Innovation Policy into the Macroeconomic Policy System National Institute of Science and Technology Policy (NISTEP), Ministry of Education, Culture, Sports, Science and Technology (MEXT), and Institute of Innovation Research (IIR), Hitotsubashi University ABSTRUCT This study advances the researches from two points of view for the purpose related to incorporation of science and technology innovation policy into the macroeconomic policy system. The first point is related to developing the "science and technology innovation module" by formulating the science and technology policy, for example the 4th Science and Technology Basic Plan, and verifying the policy effect on economic growth when the module is connected to the standard macro-econometric model. The simulation in the case of the expansion of government R&D investment in the MaeSTIP (Macroeconomic Model for Science, Technology and Innovation Policy) is implemented. The results demonstrate that the government R&D contributes to productivity improvement of our country, to increase the potential growth rate, and to stimulate the national demand through price decline and dip in costs in the medium to long term. The second point is related to examining empirically the relationship between science and technology innovation policy, productivity and R&D by using a corporate panel data and international panel data, after summarizing measurement methods of knowledge stock. In international panel data, MFP (Multi-Factor Productivity), R&D and related macroeconomic time series for 13 industrialized countries are collected for the period from 1981 to 2010. The results show that the business R&D is affected most strongly by GDP, and government funding is also an encouraging factor. In addition to knowledge stock of domestic companies have a consequence on the MFP, and the spillover of knowledge stock overseas is also mentioned. In the empirical analysis of companies’ panel data, the individual data are collected from the Economic Census for Business Activity and Survey of Research and Development. In the result of the analysis, there is a positive relationship significantly between TFP (Total Factor Productivity) and the intensity of R&D in each individual company, and the correlation is stronger in the manufacturing sector than non-manufacturing sector. It shows also that there are lugs on the relationship between R&D intensity and TFP revealed. 概要 科学技術イノベーション政策の経済的・社会的影響を測定するには、政策の変化、科学技術イ ノベーションシステムの変化、経済パフォーマンスの変化及び国民生活への影響を体系的に接続 することが必要である。一方、従来の我が国あるいは海外における既存の代表的な政府マクロ経 済モデルでは、技術進歩率が外生的に与えられるなど科学技術イノベーションを明示的に扱って いるものは少ないのが実情である。 本調査は、二つのテーマから成り立っている。1 つ目のテーマは科学技術イノベーション政策 を代表的な経済モデルに接続するために政策の構造化を図り、測定可能な指標群を構成した「科 学技術イノベーション・モジュール」の開発を行うことによって、標準的な政策とマクロ経済モ デルをつなぐことを試行することである。先ず、政府や国際機関の保有する先行モデル等につい てレビューを行い、それら先行研究を踏まえて可能な限り国際比較可能な集計指標や標準的な手 法を用いて、科学技術イノベーション政策のマクロ経済政策体系への導入に関する調査を行った。 一方、科学技術イノベーション政策、研究開発及び生産性の関係に関するエビデンスを充実す ることの必要性が複数の有識者から指摘されている。科学技術イノベーション政策の研究開発へ の影響、無形資産の一つとしての研究開発の生産性への効果は、不確実性があり、その因果関係 も明らかではない。これまでに数多くの定量的、定性的な調査研究が行われており、これらの成 果を整理するとともに、現在までに収集可能なデータを用いて現実的に論証可能な範囲を明らか にする必要がある。 これらの点を踏まえた 2 つ目のテーマは、科学技術イノベーション政策、研究開発及び生産性 の関係に関する既存文献のレビュー、関係データの収集・整理、変数間の関係性の推定等の調査 研究を行い、エビデンスの整理・充実を図るというものである。本調査では、国際パネルデータ、 企業パネルデータの二つのデータセットを用いて科学技術イノベーション政策、研究開発及び生 産性の関係に関する実証研究を行った。調査研究にあたっては、科学技術イノベーション政策が 経済的・社会的な効果を生むには長期間を要することを考慮し、可能な限り長期にわたる時系列 データを整備して分析を行った。併せて、知識ストックの概念、測定方法等に関する課題を整理 した。 本調査研究の結果は、マクロ経済政策においては、SNA（国民経済計算）における R&D 資本化 の具体化や、大規模経済モデルへの R&D や科学技術イノベーション政策の導入のための課題の抽 出に資することが期待される。また、科学技術イノベーション政策においては、現科学技術基本 計画のフォローアップや次期基本計画の検討のための基礎的な情報として、他の調査研究と相ま って科学技術イノベーション政策の経済効果の測定に関する俯瞰的な知見を与えることが期待さ れる。 第 1 部 科学技術イノベーション政策とマクロ経済モデルの接続に関する調査研究 1． 既存のマクロ経済モデル等に関する先行研究 国内外の主要な官庁や中央銀行、国際機関等が保有している代表的なマクロ経済モデル では、生産要素として資本ストックと労働投入を用いたコブ・ダグラス型の生産関数が 採用されることが多く、モデル上、技術進歩は一定のパラメータ、ないし TFP（全要素 生産性）という変数はあるが数値はモデルの外から与える外生変数であるものがほとん どである。技術進歩を内生化し、マクロモデルに応用した事例としては IMF の MULTIMOD 拡張版モデル、ERASME プロジェクトの NEMESIS モデルがある。 マクロエコノメトリックス研究会のエコノメイトモデルは TFP を外から与える標準的な マクロ計量モデルである。本研究ではエコノメイトモデルをベースとしては科学技術イ ノベーション政策を組み込んだマクロ計量モデルを構築する。 R&D 資本ストックの推計においては、R&D 支出を恒久棚卸法で積み上げる手法が標準 的だが、R&D の懐妊期間（研究開発がなされてから成果が結実するまでのタイムラグ）、 R&D 資本ストックの陳腐化率について研究の必要性が認識されている。米国商務省経済 分析局（BEA）の R&D サテライト勘定 では推計方法の一つとして、陳腐化率 15％、懐 妊期間 0 年でストックを推計している。 2． 科学技術イノベーション政策の構造化 平成７年に制定された科学技術基本法では、 「我が国における科学技術の水準の向上を図 り、もって我が国の経済社会の発展と国民の福祉の向上に寄与するとともに世界の科学 技術の進歩と人類社会の持続的な発展に貢献することを目的とする」という理念を掲げ ており、この理念の下に政府はこれまで累次の科学技術基本計画（以下、基本計画）を 策定し、長期的視野に立って体系的かつ一貫した科学技術政策を実行してきた。現在は、 平成 23～27 年度の 5 年間を計画期間とする第 4 期科学技術基本計画（平成 23 年 8 月閣 議決定）が実行されているところである。 科学技術イノベーション政策を定量化して把握するため、第 4 期科学技術基本計画にお ける研究開発目標に基づき、政府研究開発投資の指標化を試みた。ここでの研究開発目 標をのちのマクロ計量モデルによるシミュレーションで用いる。 3． 科学技術イノベーション政策とマクロ経済モデルの接続に向けた試行 研究開発投資によって技術革新がなされ、生産プロセスへと反映されることで生産性、 すなわち TFP が向上すると考えられる。具体的にはコブ・ダグラス型のマクロ生産関数 を用いて TFP を推計したのち、TFP 上昇率には企業、大学、政府の R&D 資本ストック、 及び海外からの技術導入ストックの増加率が影響を与えるものと想定して TFP 関数を推 計し、 「科学技術イノベーション・モジュール」を構成した。 科学技術政策研究所「研究開発関連政策が及ぼす経済効果の定量的評価手法に関する調 査(中間報告)」を踏まえ、企業、大学・政府、海外からの技術導入について、それぞれの 陳腐化率、懐妊期間を用いて R&D 資本ストックを推計した。R&D 支出を実質化するデ フレーターについては組織別の研究支出デフレーターを用いた。 組織別の R&D 支出は負担源別研究費から配分率が一定と仮定して組み替え計算する。政 府負担研究費と政府の一般会計や特別会計等の予算に計上される「科学技術関係経費」 に定数をかけて推計する。民間、外国負担の研究費及び技術輸入額は名目 GDP の一定率 で支出されるものと想定する。 こうして推計した「科学技術イノベーションブロック」とエコノメイトベースのマクロ 経済モデルを接続することにより、研究開発が社会経済に影響を与え、そうした社会経 済の動向がまた研究開発に影響を及ぼすというダイナミズムを盛り込んだ新たなマクロ 計量モデル、MaeSTIP（Macroeconomic Model for Science, Technology and Innovation Policy）モデルを構築した。 第 2 部 科学技術イノベーション政策、研究開発及び生産性の関係性に関する調査研究 1． 知識ストックに関する議論の背景 我が国経済に生産性の向上やイノベーションといった様々な進歩をもたらすものは、企 業や大学等、あるいは政府によって行われる研究開発活動の短期的な水準や変動（フロ ー）だけではなく、それらを積み上げた科学技術知識の総体、いわば科学技術の水準な いしはポテンシャルであると考えられる。したがって、研究開発と生産性との関係性を 分析するためには、研究開発のフローを知識のストックとして計測し、評価していく必 要がある。 知識ストックは直接観測することはできないため、どのように定義し、計測していくか が課題となる。これまでに国内外で行われてきた様々な取り組みでは、大きく分けると 特許ベース、あるいは研究開発費ベースでの計測が試みられてきた。特許ベースの計測 手法では特許の出願や登録を知識のフローとし、特許収入期間の逆数を陳腐化率として ストックを推計する。一方、研究開発費ベースの計測手法ではフローの研究開発費に技 術の陳腐化率、懐妊期間を考慮し、恒久棚卸法で積み上げてストックを推計する。 経済成長の源泉としての R&D への関心が高まってきたことを背景として、国民経済計 算体系においても、従来の 93SNA では中間消費に位置付けられていた R&D を、次期 2008SNA では付随的な活動として扱わず、その産出を「知的財産生産物」として資産計 上する（ 「R&D の資本化」 ）ことが勧告されている。日本での 2008SNA 導入における知 識ストックの概念、推計の考え方等について、研究会において検討を行った。 2． 国際パネルデータを利用した変数間の関係性の推定 OECD 諸国のパネルデータを利用し、研究開発と生産性の関係性に関する分析を試行し た。データは Main Science and Technology Indicators をはじめとする OECD データベ ースを主に利用し、原則として 1981 年から 2010 年までを分析期間とした。分析対象国 は先進国を中心に 13 カ国とした。生産性の指標としては OECD が推計した MFP（太要 素生産性）を用いた。研究開発ストックは懐妊期間 0 年、陳腐化率 15％として推計した。 人的資本ストックは高等教育を受けたものの割合と生産年齢人口から計算した。 パネルデータ分析の結果、各国の企業 R&D に最も強く影響を与えているのは GDP であ り、政府資金も促進要因となっている可能性が示唆された。MFP には国内企業の知識ス トックが影響しているほか、海外の知識ストックのスピルオーバーも観測された。一方、 大学や政府の研究開発によって企業 R&D が抑制されるクラウディングアウト、あるいは 逆の補完効果、大学や政府の知識ストックからのスピルオーバー効果については観測さ れなかった。 民間資金による企業 R&D の実質 GDP に対する弾力性は短期で 0.9 前後、長期で 1.3 前 後となり、長期的な弾力性は 1 を上回った。同様に、政府資金による企業 R&D に対する 弾力性は短期で 0.04、長期で 0.05 程度となった。 註） 多要素生産性（Multi Factor Productivity; MFP）は一般的に全要素生産性（Total Factor Productivity; TFP）と呼ばれている指標と概念的には同じものであり、OECD では自身が推計、 公表しているデータをこう呼称している 。 3． 企業レベルのマイクロデータを利用した変数間の関係性の推定 企業パネルデータによる分析は科学技術研究調査及び企業活動基本調査の企業単位の個 票データを用いた。被説明変数となる全要素生産性（TFP）や説明変数となる総研究開 発集約度、性格別研究開発集約度（基礎、応用、開発）、性質別研究開発集約度（民間、 公的） 、その他の研究開発指標を企業単位で計算した。 実証分析の結果、企業の TFP（Total Factor Productivity）と総研究開発集約度の間には 有意に正の関係があり、製造業ではよりその傾向が強まるが非製造業では両者の関係は 希薄になることが明らかとなった。また、TFP と総研究開発集約度との関係には一定の タイムラグがあること等が明らかになった。 性格別研究集約度の全体的な傾向としては、基礎および開発研究は TFP に対して有意に 正の影響を及ぼしているが、応用研究についての符号は正であるものの、有意性が低い 結果となっている。また、有意性はタイムラグが 4 期のときに最も大きくなる（5 期より も 4 期の方が大きい）傾向が共通しており、性格によってタイムラグが異なる傾向は明 確には観測されなかった。 性格別研究開発集約度、その他の研究開発指標については、おおむねいずれの変数につ いても TFP との間に有意な関係はみられなかった。 ‐目次‐ 序 ................................................................................................................................. 1 はじめに ..................................................................................................................... 1 本調査の実施体制 ....................................................................................................... 2 第 1 部の構成 .............................................................................................................. 3 第 2 部の構成 .............................................................................................................. 4 第1部 科学技術イノベーション政策とマクロ経済モデルの接続に関する調査研究 .................. 6 第 1 章 既存のマクロ経済モデル等に関する先行研究 .......................................................... 7 第 1.1 節 マクロモデルにおける生産関数、技術進歩と研究開発の取り扱い .......................... 7 1.1.1 国内外の官公庁、中央銀行、国際機関等の代表的モデル ...................................... 7 1.1.2 その他のモデル ............................................................................................... 8 1.1.3 内生的技術進歩のマクロモデルへの応用事例 .................................................... 10 第 1.2 節 研究開発活動の生産性への影響分析の手法 ................................................... 14 1.2.1 産出の技術知識ストック弾力性を推定するアプローチ ........................................... 14 1.2.2 研究開発の限界収益率を推定するアプローチ .................................................... 15 第 1.3 節 研究開発ストックの推計 ................................................................................ 17 1.3.1 研究開発ストックの推計に関する先行研究事例 ................................................... 17 第 2 章 科学技術イノベーション政策の構造化 ................................................................... 21 第 2.1 節 第 4 期科学技術基本計画の構造 ................................................................... 21 2.1.1 全体構成 ...................................................................................................... 21 2.1.2 第 4 期基本計画で提示された課題 ................................................................... 23 2.1.3 第 4 期基本計画で提示された課題達成に向けた条件づくり、政策展開 ................... 26 2.1.4 科学技術イノベーション政策の動向をあらわす代替指標の選定 ............................. 28 i 第 2.2 節 第 4 期科学技術基本計画における研究開発目標の指標化 ................................ 30 第 3 章 科学技術イノベーション政策とマクロ経済モデルの接続に向けた試行 ......................... 32 第 3.1 節 科学技術イノベーション・モジュールの基本的な枠組み ...................................... 32 3.1.1 モジュールの基本構造 .................................................................................... 32 3.1.2 科学技術イノベーション政策と経済モデルの接続点 ............................................. 33 第 3.2 節 モジュールを構成する主要変数 ..................................................................... 35 3.2.1 負担源別研究費 ............................................................................................ 36 3.2.2 負担源別研究費から組織別研究費への接続 ...................................................... 41 3.2.3 研究開発ストック ........................................................................................... 44 3.2.4 全要素生産性（TFP） ....................................................................................... 47 3.2.5 その他の関数及び定義式 ................................................................................ 53 第 3.3 節 MaeSTIP の全体構造 ................................................................................... 57 3.3.1 労働・生産、支出、賃金・物価ブロック ................................................................ 57 3.3.2 分配ブロック................................................................................................... 58 3.3.3 科学技術イノベーションブロック ........................................................................ 59 第 3.4 節 科学技術イノベーション政策による経済効果シミュレーションの試行 ..................... 61 3.4.1 シミュレーションの前提 .................................................................................... 61 3.4.2 シミュレーション試行結果 ................................................................................. 64 第 4 章 調査結果と今後の課題 ....................................................................................... 70 第 4.1 節 シミュレーション結果の概要 ........................................................................... 70 第 4.2 節 シミュレーション結果をみる際の留意点 ............................................................ 71 第 4.3 節 今後の調査の方向性 ................................................................................... 72 参考資料 ..................................................................................................................... 76 参考資料 A： 本調査で推計した TFP について .............................................................. 76 A.1 他の機関で推計された TFP との比較................................................................... 76 A.2 成長会計からの検証 ......................................................................................... 79 ii A.3 TFP と研究集約度 ............................................................................................ 80 A.4 TFP 関数の推定 .............................................................................................. 86 A.5 科学技術イノベーション政策の内部構造の変化による経済効果の分析...................... 94 参考資料 B：海外主要国における研究開発活動と生産性の関係性 .................................... 96 B.1 MFP 成長率と研究集約度の推移 ........................................................................ 96 B.2 研究開発による MFP 関数の推定 .......................................................................107 参考資料 C： MaeSTIP 関連資料 ................................................................................109 C.1 方程式体系 ....................................................................................................109 C.2 変数リスト .......................................................................................................117 参考資料 D：データ一覧.............................................................................................122 参考文献 .................................................................................................................128 第2部 科学技術イノベーション政策、研究開発及び生産性の関係性に関する調査研究 .......131 第 1 章 知識ストックの概念、推計方法 ............................................................................132 第 1.1 節 知識ストックに関する議論の背景 ...................................................................132 第 1.2 節 知識ストックの計測方法 ...............................................................................132 1.2.1 特許ベースと研究開発費ベース ......................................................................132 1.2.2 先行研究における懐妊期間と陳腐化率.............................................................133 1.2.3 2008SNA における R&D の資本化 ....................................................................135 第 2 章 国際パネルデータを利用した変数間の関係性の推定 .............................................136 第 2.1 節 研究開発及び生産性の関係性等に関する先行研究 ........................................136 2.1.1 コブ・ダグラス型生産関数をベースとした TFP と R&D の関係性分析 ......................136 2.1.2 国際パネルデータを利用した先行研究事例 ......................................................137 2.1.3 TFP に含まれる諸要因 ...................................................................................139 第 2.2 節 分析対象と利用データ ................................................................................143 2.2.1 分析対象 .....................................................................................................143 2.2.2 分析に用いたデータ ......................................................................................143 iii 2.2.3 各国の研究開発等の動向 ..............................................................................145 第 2.3 節 国際パネルデータに基づく企業の研究開発の要因分析 ....................................151 2.3.1 分析の枠組み...............................................................................................151 2.3.2 分析結果 .....................................................................................................152 2.3.3 今後の課題 ..................................................................................................154 第 2.4 節 国際パネルデータに基づく研究開発と生産性の関係性分析 ..............................155 2.4.1 分析の枠組み ................................................................................................155 2.4.2 研究開発の生産性上昇効果についての分析結果 ..............................................156 2.4.3 今後の課題 ..................................................................................................159 第 3 章 企業レベルのマイクロデータを利用した変数間の関係性の推定................................161 第 3.1 節 分析用データの概要 ...................................................................................161 3.1.1 被説明変数：TFP ..........................................................................................161 3.1.2 説明変数：科学技術関連指標（以下の変数リスト） ...............................................162 第 3.2 節 科学技術関係指標と TFP 成長率の関係分析 .................................................164 3.2.1 TFP 成長率と総研究開発集約度の関係性 ........................................................164 3.2.2 TFP 成長率と性格別研究開発集約度の関係性..................................................168 3.2.3 TFP 成長率と性格別研究開発集約度、他の研究関連指標の関係性 .....................174 3.2.4 今後の課題 ..................................................................................................178 参考資料 ....................................................................................................................179 参考資料 A：R&D のストック化に関する先行調査研究（公的機関） .....................................179 参考資料 B：知識ストックと生産性の関係性等の分析に関する先行調査研究（公的機関） ......182 B.1 サーベイした先行研究事例の一覧 .....................................................................182 B.2 先行研究で採られていた分析方法、利用データ等の概要 ......................................184 B.3 収集した各先行研究の概要 ..............................................................................188 参考資料 C：研究開発の経済分析に関する先行調査研究（学術文献） ...............................202 C.1 R&D(知識)ストックの扱いについて ......................................................................202 iv C.2 R&D の効果の指標について .............................................................................202 C.3 生産関数について...........................................................................................202 C.4 スピルオーバーについて ..................................................................................203 C.5 その他 ...........................................................................................................203 C.6 参考文献 .......................................................................................................203 参考資料 D：OECD 等の国際パネルデータからみた各国の研究開発等の動向 ...................205 参考資料 E：生産性と知識ストックのタイムラグ構造 .........................................................210 参考資料 F：国際パネルデータ一覧 .............................................................................216 参考資料 G：企業レベル TFP 測定のためのデータ加工方法について ...............................230 参考資料 H：生産性と性格別研究開発集約度のタイムラグ構造 ........................................232 まとめ：今後の研究の方向性 ..........................................................................................239 科学技術イノベーション政策、研究開発及び知識ストックを取り巻く要因 .............................239 SNA での知識ストックの計測について ...........................................................................242 知識のライフサイクル、知識の生産・利用プロセス等に関する調査研究の充実 .....................243 謝辞 ...........................................................................................................................245 v 序 はじめに 科学技術イノベーション政策の経済的・社会的影響を測定するには、政策の変化、科学技術イ ノベーションシステムの変化、経済パフォーマンスの変化及び国民生活への影響を体系的に接続 することが必要である。一方、従来の我が国あるいは海外における既存の代表的な政府マクロ経 済モデルでは、技術進歩率が外生的に与えられるなど科学技術イノベーションを明示的に扱って いるものは少ないのが実情である。 本調査は、二つのテーマから成り立っている。1 つ目のテーマは科学技術イノベーション政策 を代表的な経済モデルに接続するために政策の構造化を図り、測定可能な指標群を構成した「科 学技術イノベーション・モジュール」の開発を行うことによって、標準的な政策とマクロ経済モ デルをつなぐことを試行することである。先ず、政府や国際機関の保有する先行モデル等につい てレビューを行い、それら先行研究を踏まえて可能な限り国際比較可能な集計指標や標準的な手 法を用いて、科学技術イノベーション政策のマクロ経済政策体系への導入に関する調査を行った。 一方、科学技術イノベーション政策、研究開発及び生産性の関係に関するエビデンスを充実す ることの必要性が複数の有識者から指摘されている。科学技術イノベーション政策の研究開発へ の影響、無形資産の一つとしての研究開発の生産性への効果は、不確実性があり、その因果関係 も明らかではない。これまでに数多くの定量的、定性的な調査研究が行われており、これらの成 果を整理するとともに、現在までに収集可能なデータを用いて現実的に論証可能な範囲を明らか にする必要がある。 これらの点を踏まえた 2 つ目のテーマは、科学技術イノベーション政策、研究開発及び生産性 の関係に関する既存文献のレビュー、関係データの収集・整理、変数間の関係性の推定等の調査 研究を行い、エビデンスの整理・充実を図るというものである。本調査では、国際パネルデータ、 企業パネルデータの二つのデータセットを用いて科学技術イノベーション政策、研究開発及び生 産性の関係に関する実証研究を行った。調査研究にあたっては、科学技術イノベーション政策が 経済的・社会的な効果を生むには長期間を要することを考慮し、可能な限り長期にわたる時系列 データを整備して分析を行った。 本調査研究の結果は、マクロ経済政策においては、SNA（国民経済計算）における R&D 資本化 の具体化や、大規模経済モデルへの R&D や科学技術イノベーション政策の導入のための課題の抽 出に資することが期待される。また、科学技術イノベーション政策においては、現科学技術基本 計画のフォローアップや次期基本計画の検討のための基礎的な情報として、他の調査研究と相ま 1 って科学技術イノベーション政策の経済効果の測定に関する俯瞰的な知見を与えることが期待さ れる。 本調査の実施体制 本調査研究は科学技術・学術政策研究所と一橋大学イノベーション研究センターの協力により 実施した。また、科学技術・学術政策研究所は調査研究を株式会社リベルタス・コンサルティン グに委託して実施した。 また、調査研究にあたっては、以下のタスクフォース及び科学技術イノベーション政策及び研 究開発の経済効果測定に関する研究会より、調査の方向性や分析結果の考察等に関する助言を得 て実施した。 【タスクフォース】 赤池伸一 科学技術・学術政策研究所第３調査研究グループ客員研究官、内閣府経済社会総合研 究所客員研究官、一橋大学イノベーション研究センター教授（主査） 池内健太 科学技術・学術政策研究所第１研究グループ研究員（2012 年度より） 岡村麻子 科学技術政策研究所第３調査研究グループ客員研究官（2012 年度まで） 坂下鈴鹿 科学技術・学術政策研究所第３調査研究グループ総括上席研究官（2012 年度より） 外木暁幸 科学技術・学術政策研究所第３調査研究グループ客員研究官、内閣府経済社会総合研 究所客員研究員、一橋大学イノベーション研究センター特任助手（2013 年度より） 富澤宏之 科学技術・学術政策研究所科学技術・学術基盤調査研究室長 中野諭 科学技術・学術政策研究所科学技術動向センター客員研究官、独立行政法人労働政策研 究・研修機構研究員（2012 年度より） 花田真一 科学技術政策研究所第３調査研究グループ客員研究官、東京大学大学院経済学研究科 特任研究員（2012 年度まで） 藤田健一 科学技術政策研究所第３調査研究グループ総括上席研究官（2011 年度まで） 【株式会社リベルタス・コンサルティング 調査担当メンバー】 有泉久史 株式会社リベルタス・コンサルティング シニアコンサルタント 岩渕仁志 株式会社リベルタス・コンサルティング シニアコンサルタント 萱園理 株式会社リベルタス・コンサルティング シニアコンサルタント（主担当） 【科学技術イノベーション政策及び研究開発の経済効果測定に関する研究会（2012 年度より） 】 2 伊地知寛博 成城大学社会イノベーション学部教授 黒田昌裕 慶應義塾大学名誉教授、科学技術振興機構研究開発戦略センター 上席フェロー（主査） 中村洋一 法政大学経営システム工学科教授 永田晃也 九州大学経済学研究院教授 野村浩二 慶應義塾大学産業研究所准教授 深尾京司 一橋大学経済研究所教授、科学技術・学術政策研究所第１研究グループ客員総括主任 研究官 堀雅博 一橋大学経済研究所世代間問題研究機構教授 鷲津明由 早稲田大学社会科学総合研究院教授 【関係機関、オブザーバー】 内閣府経済社会総合研究所 文部科学省科学技術・学術政策局政策科学推進室 第 1 部の構成 第 1 部は、科学技術イノベーション政策を構造化し、科学技術イノベーションシステムに関す る測定可能な指標群を構成して、標準的なマクロ経済モデル（内閣府「経済財政モデル」等）に 繋ぐことを目指したものである。 調査を実施するにあたっては、政府の研究開発投資などの科学技術イノベーション政策が政府 や民間の研究開発活動に影響を及ぼし、研究開発活動の成果が我が国の生産性や成長力、さらに は企業や家計、政府の経済活動をはじめとする様々な社会経済変数に効果をもたらし、その変化 がまた政策や研究開発活動に影響するという構造を想定している。すなわち、本調査の主なター ゲットは下図の網掛け部分のイメージとなる。 3 科学技術イノベーションシステム 国全体の戦略（新成長戦略など） 科学技術イノベーション 政策（科学技術基本計画 政府の研究開発 経済システム 労働 消費 人口 資本 投資 所得 TFP 輸出入 など） 政府研究開発投資総額 ライフイノベーシ ョン 民間の研究開発 知識・ノウハウの蓄 積、科学技術水準 グリーンイノベーション 総供給 安全かつ豊かで質の高い 国民生活 海外からの 技術導入 総需要 物価 科学技術システム改革 ・・・ 社会保障政策 医療、年金、介護 医療、介護、年金 ○○政策 財政 本調査では、まず第 1 章で、内外のマクロ経済モデルにおける研究開発や技術進歩の取り扱い、 研究開発活動の生産性への影響を分析する手法、毎年毎年の研究活動の蓄積となる研究開発スト ックの推計について、それぞれ先行研究のレビューを行い、本調査で検討を行うための基礎資料 としてとりまとめた。 つづく第 2 章では、第 4 期科学技術基本計画を例にとって政策の構造化について検討し、定量 化の可能性とマクロ経済モデルとの接続について検討を行う等、我が国の科学技術イノベーショ ン政策の構造化と定量化を試みた。 第 3 章では、本調査で研究開発活動と生産性の影響をモデル化して開発した「科学技術イノベ ーション・モジュール」の構造について解説を行うとともに、既存のマクロ経済モデルとの接続 可能性の検証のため、マクロエコノメトリクス研究会「エコノメイト年次マクロ経済モデル 2010 年版（緊急改訂版 2011.04ver） 」をベースに一部改修を加えたマクロ経済モデルと接続し、MaeSTIP （Macroeconomic Model for Science, Technology and Innovation Policy）を構築した。さらに、この MaeSTIP を利用して、第 4 期科学技術基本計画を踏まえた政府研究開発投資の拡充による経済効 果シミュレーションを試行した。 第 4 章では、本調査の結果をとりまとめるとともに、分析結果をみる際の留意点、今後求めら れるさらなる詳細化や拡充の方向性について整理した。 第 2 部の構成 第 2 部は科学技術イノベーション政策、研究開発及び生産性の関係について、知識ストックの 計測手法についてまとめた上で、国際パネルデータ及び企業パネルデータを用いて検証している。 4 第 1 章では、研究開発によって蓄積される知識ストックに関する議論の背景とその計測方法に ついて、これまでの先行研究を整理するとともに、次期国民経済計算体系である 2008SNA での R&D 資本化の動向、本調査で設置した研究会での議論等をとりまとめた。 第 2 章では、科学技術イノベーション政策と研究開発、生産性の関係性について国際パネルデ ータに基づいて包括的な実証分析を行った先行研究のサーベイを行い、分析方法や結果の概要に ついて整理するとともに、現時点で利用可能な国際パネルのデータセットを整備し、政策と研究 開発、生産性の関係性についての分析を試行し、結果を整理した。 第 3 章では、企業活動基本調査と科学技術研究調査の個票データを接続したデータセットを利 用し、科学技術イノベーション政策と研究開発、生産性の関係性について個々の企業レベルのデ ータに基づくマイクロ分析を試行し、結果を整理した。 経済学等の 学術研究へ 指標 知識ストックの推計 生産関数等 経済システム ・ 行政情報 （資源配分・重要施 策DB） ・ 特許、論文等の実 数 ・ 関数型 （補完・代替性の考 慮など） ・ 研究開発関係指標 （科調統計、論文、 特許、サイエンスリ ンケージなど） ・ フローの積み上げ でストック化 （タイムラグと陳腐 化率を考慮） ・ 生産要素の種類 （無形資産など） （ハイブリッド） IMFモデル ・ スピルオーバーの 扱い （DSGE) JSTプロジェクト 等 ・ 科学技術に関する 知識 ・ フローで代用（強い 仮定が必要） 研究開発デフレータ 教育・研究従事比率 ・ 産業構造の扱い 陳腐化率 タイムラグ R&D資本 5 ・ 経済モデル （マクロ経済モデル） NISTEP従来モデル、 MaeSTIPモデル、NEMESIS ・ 産業連関分析 第1部 科学技術イノベーション政策とマクロ経済モデルの接続に関す る調査研究 6 第 1 章 既存のマクロ経済モデル等に関する先行研究 第 1.1 節 マクロモデルにおける生産関数、技術進歩と研究開発の取り扱い マクロモデルとは、国の経済の仕組みをマクロ経済学と計量経済学を基礎とし、所得や投資、 輸出入などの変数相互の依存関係を方程式体系であらわしたものであり、結果を定量的に示すこ とができることから政策効果の検討や経済予測等に広く用いられている。 経済の需要と供給をそれぞれ推計し、それらのギャップが価格によって調整されていく、外的 ショックが様々な変数に波及していくといった過程を考える上で、モデルの骨格を成すのが生産 関数であり、そこから潜在 GDP を求める際等に用いる全要素生産性（TFP）である。 ここでは、内外のマクロ経済モデルの事例について調査し、生産関数の構造、全要素生産性や 技術進歩、研究開発の取り扱い等についてとりまとめる。 1.1.1 国内外の官公庁、中央銀行、国際機関等の代表的モデル 国内外の主要な官庁や中央銀行、国際機関等が保有している代表的なマクロ経済モデルでは、 生産要素として資本ストックと労働投入を用いたコブ・ダグラス型の生産関数が採用されること が多く、モデル上、技術進歩は一定のパラメータ、ないし TFP という変数はあるが数値はモデル の外から与える外生変数であるものがほとんどである。例外は IMF の MULTIMOD で、通常版 は他モデルと同様に外生であるが、TFP を内生化した拡張版モデルが存在している（詳細は第 1.1.3 小節を参照） 。 なお、近年のマクロ経済モデルにおいては、経済理論と整合的な長期均衡を考慮しつつデータ へのフィットも重視した、いわゆる「ハイブリッド型モデル」が主流となっている。ハイブリッ ド型モデルと従来型モデルとの違いについて明確な定義はないが、ハイブリッド型モデルでは、 短期的には均衡からの乖離を許容しつつも長期的には経済理論に基づく均衡関係に収束していく 関係を直接記述したエラーコレクション型の関数を採用している、経済主体が現在や過去のみな らず将来の状況までも考慮に入れて最適な行動をとる合理的な期待形成が考慮されているといっ た特徴がみられる。下表では、参考として、各モデルがハイブリッド型モデルと公称しているか、 エラーコレクション型関数や合理的期待を採用しているかどうかについて備考欄に記述した。な お、備考欄に記載がない場合、公表されているモデル文書に該当する記述がみつけられなかった ことを意味しているが、実際に当該モデルがハイブリッドモデル的な特徴を備えていないと断定 したものではない。 7 図表 1-1 国内外の官公庁、中央銀行、国際機関等の代表的なマクロモデル 開発主体 生産関数 技術進歩、研究開発 内閣府 「経済財政モデル」 民間資本ストック、労働投 入を生産要素としたコ ブ・ダグラス型 内閣府 「都道府県別経済財政 モデル」 民間資本ストック、社会資 本ストック、労働投入を生 産要素としたコブ・ダグラ ス型 TFP 上昇率という外生変数があ り、潜在 GDP の算出に用いられ ている。 生産関数を用いて導出した TFP 上昇率という外生変数があり、潜 在 GDP の算出に用いられている （TFP は HP フィルターを適用 して平滑化している）。 内閣府経済社会総合研 究所 「短期日本経済マクロ 計量モデル」 民間資本ストック、労働投 入を生産要素とし、ハロッ ド中立的な労働節約的な 技術進歩を仮定した CES 型 1 日本銀行 「Q-JEM」 民間資本ストック、労働投 入を生産要素としたコ ブ・ダグラス型 FRB（米国連邦準備銀 行） 「FRB/GLOBAL」 労働投入、民間企業資本ス トック、住宅ストック、石 油需要を生産要素とした コブ・ダグラス型 IMF（国際通貨基金） 「 MULTIMOD mark III」 資本ストックと労働投入 を生産要素としたコブ・ダ グラス型 OECD（経済協力開発 機構） 「 NEW GLOBAL MODEL」 民間資本ストック、労働投 入を生産要素とし、ハロッ ド中立的な労働節約的な 技術進歩を仮定したコ ブ・ダグラス型 備考 エラーコレクション 潜在 GDP 等は生産関数で推定し 型関数を採用、 た技術進歩や効率、資本分配率な 合理的期待形成を考 どのパラメータ（定数）で定義。 慮 技術進歩はモデル上明示的に扱 われていない。生産関数を用いて 導出した TFP を HP フィルター で平滑化した上で潜在 GDP を求 め、その成長率が外生変数となっ ている。 技術進歩はモデル上明示的に扱 われていない。潜在 GDP は資本 と労働等の生産要素、生産関数の 推定パラメータ（定数）に基づい て定義。 生産関数を用いて導出した TFP 上昇率という変数があり、潜在 GDP の算出に用いられる。TFP は外生だが、TFP を内生化した拡 張版がある（拡張版では研究開発 は GDP 比で求められ、TFP に影 響を与える）。 具体的なモデル定式化は掲載さ れていないが、技術進歩は外生と 記述されている。 「ハイブリッド型モ デル」と公称、 エラーコレクション 型関数を採用、 将来の期待形成を考 慮 エラーコレクション 型関数を採用、 適応的期待と合理的 期待を選択可能 エラーコレクション 型関数を採用、 合理的期待形成を考 慮 エラーコレクション 型関数を採用 1.1.2 その他のモデル その他、官公庁や中央銀行、国際機関の公式なモデルではないが代表的なマクロモデルをいく つか紹介する。なお、財務省財務総合政策研究所や経済産業研究所のモデルについては、財務省 や経済産業省が政策の検討等に公式に活用し、継続的にメンテナンスされていくモデルであるの かどうか位置づけが現段階では不明であるため、こちらに分類した。 日本経済研究センターの JCER 環境経済モデルは一般的な構造のマクロ経済モデルに CO2 排 1 CES（Constant elasticity of substitution）型関数は投入要素間の代替弾力性は一定であるが、コブ・ダグラス型関 数と異なり、代替弾力性を先験的に 1 と仮定しない関数。 8 出量等を推計する仕組みを盛り込んだものであるが、生産関数や技術進歩については他の多くの モデルと同様の構造となっている。 エコノメイトモデルはデータからモデル体系、シミュレーション環境までをパッケージ化した ものであり、GDP 等主要系列を独自に遡及推計して内閣府の公式統計よりも長期にわたる系列を 確保していること、モデルのカスタマイズが可能であること等から、本分析での作業のベースと して利用した。 NEMESIS モデルは、R&D 支出や他産業や政府、海外からのスピルオーバーまで含んだ知識ス トックという変数があり、資本から非熟練・熟練労働、エネルギーや中間投入といった様々な生 産要素で構成された生産関数の各項で知識ストックによるイノベーションが考慮される等、今回 とりあげたモデルの中では最も進んだ取り組みがなされている（詳細は第 1.1.3 小節を参照） 。 図表 1-2 その他のマクロモデル 開発主体 生産関数 技術進歩、研究開発 財 務 省 財 務 総 合政 策 研 究所、京都大学経済研究 所 「財政経済モデル」 民間資本ストック、労働投入を 生産要素としたコブ・ダグラス 型 TFP は外生変数であり、潜在 GDP の 算出に用いられている。 財 務 省 財 務 総 合政 策 研 究所、京都大学経済研究 所 「 フ ォ ワ ー ド 型マ ク ロ 経済モデル」 民間資本ストック、労働投入を 生産要素とし、ハロッド中立的 な労働節約的な技術進歩を仮 定したコブ・ダグラス型 TFP 上昇率は外生であり、潜在 GDP の算出に用いられている。 合理的期待形成を考慮 「ハイブリッド型モデ ル」と公称、 エラーコレクション型 関数を採用、 一部に合理的期待を考 慮 経済産業研究所 「MEAD-RIETI モデル」 民間資本ストック、労働投入を 生産要素としたコブ・ダグラス 型 技術進歩は外生（ソロー残差をスムー ジングして算出した TFP を利用）。 日本経済研究センター 「JCER 環境経済マクロ モデル」 労働投入、資本、エネルギーを 生産要素としたコブ・ダグラス 型 技術進歩は外生。 マ ク ロ エ コ ノ メト リ ッ クス研究会 「Economate Macro」 民間資本ストック、労働投入を 生産要素としたコブ・ダグラス 型 TFP はモデル変数として存在せず、潜 在 GDP は資本と労働のほか、生産関 数で推定したパラメータ（定数項、タ イムトレンド）に基づいて定義。 ERASME プロジェクト 「NEMESIS MODEL」 30 の産業部門毎に、資本、非熟 練労働、熟練労働、中間財、エ ネルギーの５つの投入要素で構 成され、２つの要素ごとに推定す る入れ子構造の CES 型関数。 各生 産要素には知識スト ック と R&D 支出で説明されるイノベー ション項が加味される。 自産業の R&D ストックのほか、他産業 や公的部門、海外からのスピルオーバ ーを考慮した知識ストックをモデル変数 に持ち、生産関数のほか輸出入関数の 説明変数にも入っており、直接影響を及 ぼす形で定式化。 9 備考 1.1.3 内生的技術進歩のマクロモデルへの応用事例 技術進歩を内生化し、マクロモデルに応用した事例である IMF の MULTIMOD 拡張版、 ERASME プロジェクトの NEMESIS モデルについて、その取り組みは以下のようなものであっ た。 (1) MULTIMOD MULTIMOD では生産関数は、資本ストックと労働投入を生産要素としたコブ・ダグラス型生 産関数である。標準版モデルでは全要素生産性(TFP)は外生であるが、R&D 支出はイノベーショ ンや技術進歩、経済成長に影響を与える重要な要素であるとして内生化して分析可能な拡張版が 存在している。 拡張版 MULTMOD では、R&D 支出を対 GDP 比で求める形で内生化し、フローである R&D 支出を積み上げてストックを推計している。 この R&D ストックを説明変数とした TFP 関数は以下のとおりである。これは先に紹介した、 知識ストックの弾力性を推定する形の定式化である。ストックや輸入比率にかかるパラメータは 各国共通であり、定数項のみが国や地域によって異なっている。 MULTIMOD は多国モデルであることから、自国の知識ストックに海外からのスピルオーバー をも考慮している。なお、海外の知識ストックはその国の輸入をウェイトとして合算したもので ある。また、ある国が製造のための中間財を輸入するとき、海外で改良された製品でも、それを 輸入して使用することで恩恵が得られる。つまり、そうしたスピルオーバーの効果は輸入比率が 高い国ほど大きくなるとして定式化されている。 G7 各国： log(F) = φ1＋ 0.24log(SD) ＋ 0.26m・log(SF) － 3.18m その他の工業化の進展度の低い国・地域： log(F) = φ2＋ 0.08log(SD) ＋ 0.26 m・log(SF) － 3.18m F：TFP、SD：国内 R&D ストック、SF：海外 R&D ストック、m：輸入比率 政府支出や減税が GDP に与える影響についてシミュレーションを行った結果、TFP を内生化 することにより財政政策の効果がより大きく、期間も長期にわたるものとなったと結論付けてい る。 (2) NEMESIS 10 NEMESIS モデルの生産関数は 30 の産業部門毎に、資本、非熟練労働、熟練労働、中間財、 エネルギーの５つの投入要素で構成され、２つの要素ごとに推定する入れ子構造の CES 型生産関 数である。研究開発がこの生産関数に接続されている経路は以下のとおりである。 まず、R&D 支出は陳腐化を考慮して積み上げることで R&D ストックとする。R&D 支出の懐 妊期間（研究開発がなされてから成果が結実するまでのタイムラグ）は民間企業で 1 年、公的機 関等で 3 年と設定されている。 （産業・部門別、国・地域別…） タイムラグ R&D支出 R&Dストック 陳腐化率 注：ERASME, “NEMESIS Reference Manual”, 2010 より作成（以下、同様） さらに自部門のストックに他部門や公的部門、海外からのスピルオーバーを考慮し、知識スト ックを求める。 当該部門 R&Dストック 他部門 R&Dストック 知識ストック 技術フロー マトリックス 国外 R&Dストック 公的 R&Dストック 知識ストックは２つのイノベーション2を通して経済パフォーマンスに直接影響を与える。 プロセス・イノベーションは生産関数の投入要素の生産性向上を通じて供給の増加をもたらす。ま た、当該産業の生産物の（品質一定の下での）価格の下落を通じて、需要の増加をもたらす。 プロダクト・イノベーションは製品の機能・品質に関わるイノベーションである。従来の生産物に対 して付加価値の向上をもたらす。機能や品質が向上することで、従来の生産物に対して付加価値 額での変動をもたらすが、供給の増加とは区別される点が異なっている。 2 NEMESIS では生産プロセスが変わることによって価格が低下するイノベーションを「プロセス・イノベーショ ン」 、価格は不変で生産されるプロダクトの品質・性能が向上する（ことによって品質あたりの価格が下がる） イノベーションを「プロダクト・イノベーション」と定義している。 11 知識ストック プロセス イノベーション プロダクト イノベーション 生産性の向上 製品機能の 向上 製品機能の 価格低下 需要量の変動 製品機能の 需要の増加 価格の低下 供給の増加 供給側 需要側 価格弾力性 (ε) 需要の増加 R&D 支出や知識ストックから求めたイノベーション・インデックスが、生産関数の各生産要素 に影響を与える構造となっている。 IY Y M KELHSLLS LLS KELHS IM LHS KE ILLS K E IK IE ILHS Ix NEx RDx KNOWx x=Y, M, LLS, LHS, K, E Y：潜在的生産 QY：産出 M：中間財 LL：非熟練労働 LH：熟練労働 K：資本 E：エネルギー innov：イノベーションのフロー IY：プロダクトイノベーションの水準 KNOW：知識スピルオーバー NE：R&D 困難性 RD：R&D 支出 SRD：R&D ストック Delay：ラグ付き変数 研究開発や知識ストックが社会経済に与える影響として、生産関数を通じた供給力の増加、価 格の低下という経路に加え、輸出入関数でも知識ストックの影響が考慮されている。 12 NEMESIS モデルの輸出入関数では一般的なマクロモデルの所得要因、相対価格要因に加えて、 自国の知識ストックが EU 全体に占める割合が説明変数となっている。いわば、知識ストックは 生産性を通じて間接的に影響を与えるだけでなく、需要を直接変動させる要因として定式化され ている。 （輸出関数） 輸出関数は、所得効果、相対価格効果、価格以外の効果の３つの要素で定式化されている。所 得弾力性（α1s）の符号は正、価格弾力性（α2s）は負、価格以外の要素の弾力性（α3s）は正と なっている。 輸出関数が所得（輸出対象となる他国・地域の需要） 、価格（当該国・製品の価格の競合に対す る優位性）で説明される構造は一般的なマクロモデルと同様であるが、知識ストックの効果が加 味されている点が特徴的である。その効果が正ということは、知識ストックのシェアが大きい国 は輸出について他の国・製品よりも優位となることを意味している。 ln EXP c,s 0c, s 1s ln INDACT c,s 2s ln KNOW c, s PEXP c, s 3s ln PINDICEXP c,s KNOW total, s EXPc,s：国 c、部門 s の輸出、INDACTc,s：他国・地域需要指数、PEXPc,s：輸出価格、PINDICEXPc,s：競 合製品価格指数、KNOWc,s：知識ストック、KNOWtotal,s：各国の知識ストック合計（EU 域内の輸出関数で は EU 計、EU 域外への輸出関数では域外計） （輸入関数） 輸入関数は、所得効果、相対価格効果、価格以外の効果で定式化されており、所得弾力性（β 1s）の符号は正、価格弾力性（β2s）は負、価格以外の要素の弾力性（β3s）は負となっている。 一般的なマクロモデルと異なり、所得と価格に加えて、知識ストックの効果が加味されており、 知識ストックのシェアが大きくなると輸入が抑制される構造となっている。 ln IMPc, s 0c, s 1s ln ADDEMQ c, s 2s ln KNOW c, s PIMPc, s 3s ln PPROD c, s KNOW total, s IMPc,s：国 c、部門 s の輸入、ADDEMQc,s：c 国内の s 製品需要、PIMPc,s：輸入価格、PPRODc,s：製品価格、 KNOWc,s：知識ストック、KNOWtotal,s：各国の知識ストック合計（EU 域内の輸入関数では EU 計、EU 域 外からの輸入関数では域外計） (3) その他 TFP を内生化しているモデルはそれほど多くないが、新古典派的な経済理論では潜在成長率は 長期の成長率を規定する、マクロモデルにおけるきわめて重要な要素である。 たとえば、日本銀行の Q-JEM モデルでは、潜在成長率は家計や企業による期待成長率の代理 変数として、金利に影響を与え、ひいては個人消費や設備投資などの多くの需要に影響を与える 構造となっている。 13 第 1.2 節 研究開発活動の生産性への影響分析の手法 研究開発活動の生産性上昇への貢献（研究開発の収益率）を推計する方法には、ミクロデータ に基づく分析とマクロデータに基づく分析がある。たとえば特定のイノベーションについてのケ ーススタディに基づいて推計する方法もあるが、詳細なデータの把握・分析が可能な反面、一般 性を欠くという問題がある。 より一般的に収益率を推計する方法として、以下の式(1)のように拡張されたコブ・ダグラス型 生産関数をベースとし、研究開発と生産性上昇の関係を分析する方法がしばしば用いられる。 Q A L K1 R (1) Q：産出、L：労働投入、K：資本投入、R：研究開発ストック投入 全要素生産性を T とおき、両辺を LαK1-αでわると、式(2)となる。 T Q L K 1 A R (2) ここで、研究開発の収益率をρとおき、これを研究開発の限界生産性という形で定義すると、 以下の式(3)となる。 Q Q R Q Q R R Q R R (3) この後、弾力性γを推定する（γに Q／R を乗じることで限界収益率を求める）か、限界収益 率ρを一定として直接推定するかで２つのアプローチがある。 1.2.1 産出の技術知識ストック弾力性を推定するアプローチ 式(2)から両辺に対数をとり、全要素生産性 T と研究開発ストック R のデータを元に回帰分析 を行うことで、弾力性γをパラメータとして求める。 ln T ln A ln R (4) ただし、ストック変数には強い上昇トレンドがあり、非定常な時系列である（平均や分散が一 定でない）ことが多い。このようなデータを回帰分析すると、本来関係がないのに有意な結果が 得られてしまう、いわゆる「みせかけの相関」の問題が生じるおそれがあるため、非定常性を除 去するために階差をとって推計を行うことがしばしば行われる。 なお、両辺を対数の形で想定した式(5)を、t-1 期について記述すると式(6)となる。式(5)から式 14 (6)を引くと、両辺が階差 log の式(7)となることから、どちらも同じく弾力性を推定する式である と解釈できる。 (5) (6) (7) 1.2.2 研究開発の限界収益率を推定するアプローチ 式(2)を時間について微分する。 T A R T A R 式(3)よりγ＝∂Q／∂R・R／Q であるから、式(8)となる。 T A Q R T A R Q (8) 一国全体の生産関数をベースにすると産出 Q は GDP となり、全要素生産性 T と研究開発スト ック R の増分のデータを元に回帰分析を行うことで、限界収益率（∂Q／∂R）を求めることが できる。さらに、知識ストックの陳腐化がないものと仮定すれば研究開発ストックの増分はフロ ーである研究開発支出に等しくなるので、ストックの推計を行わずに簡便に分析することが可能 となる。 いずれにしても、ベースとなる考え方は①と同じであるが、ρを一定として回帰分析により直 接求めている点が異なっている。本分析では、この２つのアプローチに基づいた分析をそれぞれ 行い、検討するものとする。 15 【参考】全要素生産性について 生産活動が効率的であるか否かは生産性によって計測することができる。たとえば労働生産性 は、生産額（あるいは付加価値額）÷労働投入量で指標化されるが、これは生産要素を１つとみ なして求めた単一要素の生産性である。しかし、生産活動には労働だけでなく資本をはじめとし た様々な要素があり、生産活動の効率性はこれらの要素を加味した総合的な生産性を検討する必 要がある。 全要素生産性（Total Factor Productivity; TFP）は、成長会計から派生してきた概念であり、 こうした総合的な生産性をあらわす指標である。産出ないし付加価値の成長を資本投入と労働投 入の寄与分、およびそれ以外＝TFP に要因を分解する分析手法である。 TFP はシンプルかつ有効な分析手法として、マクロ経済モデルの中で技術進歩として扱われるほ か、産業や企業レベルのミクロ分析等の分野においても現在も広く用いられている（中野（2008） 、 深尾・権（2011）3ほか） 。 TFP は様々な要素を含む広範な概念の指標であり、研究開発努力による技術革新のほか、他者 の行った技術のスピルオーバーをはじめ、労働の質の向上、資本の熟度、経営の改善、政策効果 等、自律的、他律的、間接的な要素が含まれる。 いずれにせよ、TFP は概念としての指標であり、数値は統計等によって直接観測できるものでは ないことから、TFP の推定に用いる指標（産出、付加価値等）や推定のレベル（国全体、産業、 企業） 、推計の期間、変動成分の除去方法等の条件が異なれば推計結果も異なったものとなる。 3 中野諭「企業レベルの R&D ストックと全要素生産性の計測」 、内閣府経済社会総合研究所『平成 19 年度 イノ ベーション政策及び政策分析手法に関する国際共同研究』No.2、第 3 章、平成 20 年 3 月。 深尾京司・権赫旭、 「日本経済成長の源泉はどこにあるのか：ミクロデータによる実証分析」 、経済産業研究所 『RIETI Discussion Paper』 11-J-045、2011 年 4 月 16 第 1.3 節 研究開発ストックの推計 ここまでみてきた研究費や技術輸入額はあくまでも毎年毎年のフローの金額であり、その時点 の研究活動や技術輸入の活発度をあらわす指標であると考えられる。一方で、我が国経済の生産 性の向上やイノベーションといったものは、年々のフローというより、それらを積み上げた科学 技術知識の総体、科学技術の水準ないしはポテンシャルによって影響を受けると考えられる。 研究開発の成果をあらわす指標としては、たとえば特許や学術論文のようにある程度数量的に 認識できるものもあるが、製品の製造工程の改善やノウハウといった定量的な把握が困難なもの も多い。 ここでは、研究開発投資は一定の期間を経過した後に、投資と見合った有形無形の成果を産出 すると仮定するとともに、それらの成果は新しい技術や知識の出現、適用場面の喪失等によって 一定の期間で陳腐化していくものと仮定した研究開発ストックの推計を試みる。 1.3.1 研究開発ストックの推計に関する先行研究事例 研究開発支出のフローを積み上げた知識ストックの推計において、技術知識の陳腐化率と研究 開発投資の懐妊期間が必要であろうということは、多くの事例に共通するところであるが、その 数字がどの程度かということにはっきりとしたコンセンサスが得られておらず、理論的に確立さ れている訳ではない。 SRDt RDt m 1 SRDt 1 SRDt：t 期の R&D ストック、RDt-m：t-m 期の実質研究費（フロー） 、m：懐妊期間、δ：陳腐化率 陳腐化率の推計には以下のような方法が採られることが多い。 4 科学技術庁（1985） を根拠に技術の平均寿命（特許収入期間）の逆数で算出 特許の残存件数のデータを用いて推計 その他アンケートや先行研究の値を利用 10％ないし 15％等と仮定（明確な根拠はなし） ゼロと仮定（ストックの推計を回避） なお、特許収入期間の逆数をもって陳腐化率とする例もあるが、これは定額法に基づいた値で あり、定率法で計算すると陳腐化率が大きく変わるという指摘もある。蜂谷（2005）では同じ科 学技術庁（1985）の値から定額法では 9.8％、スクラップバリューを 10％とした定率法では 20.2％ となると指摘している。 4 科学技術庁「民間企業の研究活動に関する調査（昭和 60 年度） 」 17 一方、研究開発投資の懐妊期間についても、アンケート等を根拠に値を与えることが多い。 5 科学技術庁（1985）の自主技術の平均研究期間や経済企画庁（1982） の平均開発期間を利用 その他アンケートや先行研究の値を利用 一律１年等と仮定 ゼロと仮定（BEA 等） 懐妊期間は、平均タイムラグで推計するものが多いが、アンケートの回答分布等を元にタイム ラグ分布を想定するものもある。 懐妊期間の長さについては期間をとおして一定のものが多いが、経団連（1998）6の調査等、複 数時点の結果が得られるデータを利用し、中間年を補完して利用している例もある。 研究開発支出のストック化については、経済全体を国際比較可能な形で推計する国民経済計算 （SNA）体系においても検討が進められている。米国商務省経済分析局（BEA）の R&D サテラ イト勘定7では推計方法の一つとして、陳腐化率 15％、懐妊期間 0 年でストックを推計している （ただし、その際、当年度の支出も半分は陳腐化する） 。 同様に、我が国でも川崎（2006）等で検討された SNA と整合的な R&D 資本の推計は、内閣 府経済社会総合研究所で継続して検討されており、ESRI（2011）で検討の経緯や概要、パターン 別の推計結果が掲載されている。 主な先行研究において、R&D 支出をストック化する際に設定されていた懐妊期間、陳腐化率は 以下のようなものであった。 総じていえば、アンケート等に基づいたものであっても設定された値には幅がある。また、た とえば特許件数等といった客観的と考えられるデータの利用についてすら、 「特許としてあらわれ るものは技術や知識の一部に過ぎず、特許の取得や維持には企業としての戦略等、技術以外の要 因も関連している」といった批判もなされている。 米国 BEA や内閣府の推計においても、複数の前提条件を設定し、それぞれ推計を行っているこ とからも、国全体の科学技術の水準とは明確な定義や定量的な観測が困難な事象であり、ある程 度妥当と考えられる前提に立ち、その前提に沿った推計を示すという形をとらざるを得ないこと を示している。 5 6 7 経済企画庁「企業行動に関するアンケート調査」 、1982 年 1 月 経済団体連合会「産業技術力強化のための実態調査報告書」 、1998 年 「サテライト勘定」とは SNA のコアの体系には取り込まれていないが、特定分野について SNA と整合的な推 計を行う枠組みのことで、環境や無償労働等についてもサテライト勘定がある。 18 図表 1-3 先行研究における懐妊期間と陳腐化率 懐妊期間 経済財政白書 （2002） 冨田（2005） 陳腐化率 8 開銀（1987） をベンチマーク、経団連 （1998）の経年変化で推計 形補完 1 年（前期末ストックが説明変数となる ので実質 2 年） 蜂谷（2005） 経団連（1998）を元に定率法で推計し、線 科学技術庁（1985） （24.6～7.9％） 経団連（1998）を元に線形補完 （全産業平均 1988 年 4.3、93 年 3.6、98 特許の残存件数から陳腐化率を経年で推計 （1982 年 13％から 88 年 22％） 年 3.0(年)） 中野（2008） 川崎（2006） ①0 年(BEA)、または ①15％（BEA） 、または ②科学技術庁（1985） ②科学技術庁（1985） 0 年（SNA の専門家会合 AEG での議論 ①定率 15％、または ②期間に応じたパターン変更（1959 年 16％ を踏まえて設定） ～2002 年 23％） BEA(2007) ①0 年（当期 R&D にも陳腐化率の 1/2 ①定率 15％（ただし、企業の運輸 18％、電 子機器 16.5％、化学 11％） 、 が適用されるので実質半年） または ②期間に応じたパターン変更 ESRI(2011) ①0 年（BEA） 、または ①15％（BEA） 、または ②NISTEP（1998）より設定 ②11％（BEA） 、 9 ③NISTEP（1999） より設定 8 9 日本開発銀行（現日本政策投資銀行）設備投資研究所「民間企業の研究開発に関するアンケート調査」 、1987 年 科学技術政策研究所「研究開発関連政策が及ぼす経済効果の定量的評価手法に関する調査(中間報告)」、1999 年 6月 19 【参考】経済団体連合会調査による事業分野別の開発リードタイム、製品のライフサイクル 経済団体連合会「産業技術力強化のための実態調査報告書」 （1998 年）で調査されていた事業 分野別の開発リードタイム、製品のライフサイクルは以下のとおりである。3 時点の数値を把握 できる数少ない調査だったことからいくつかの先行研究でも R&D ストックの推計に利用されて いる。 ただし、サンプルが経団連会員企業の一部（123 社）と限られていることもあり、変化率は事 業分野別の数値を使わずに全体平均と同じとする、リードタイムは利用するがライフサイクルは 別のデータを参照する等といった加工や工夫もなされていた。 図表 1-4 開発リードタイム及び製品ライフサイクルの短縮化の状況（事業分野別） （単位：年） 開発リードタイム 製品ライフサイクル 10 年前 ５年前 現 在 10 年前 ５年前 現 在 2.2 2 1.7 5 5 3 6.4 4.4 2.8 15 12.5 10 石油精製・製品 2.6 2 1.8 鉄鋼 4.3 3 2.6 8.5 6.7 5.9 13.1 11.1 9.4 非鉄 3.5 2.3 1.6 繊維 4.2 3.5 2.4 7.5 5.7 3.8 5.8 4.8 4.1 化成品 5 3.9 洗剤・化粧品・油脂 7 4.7 3 14.1 8.5 5.7 2.8 7.7 6.7 5.7 9.9 10.8 2 1.3 13.2 15.8 12 9 0.6 5.5 4 2.5 窯業・土石製品 4.5 金属製品 5.8 3.2 2.4 13 10.6 9.6 5.8 3.1 20 10 10 重電機器 家電機器 6.6 6 5.4 24.4 23.6 23.1 1.6 1.5 1.1 1.6 1.3 0.9 半導体・デバイス 4.2 3.2 1.9 5.4 3.8 2.9 情報・通信機器 3.8 2.5 1.6 4.8 3.4 2 自動車 4.7 3.4 2.3 7.3 5.3 4.6 船舶 2.2 2.2 1.8 14.2 14.2 14.2 産業機械 3.1 2.4 1.5 14.7 10.9 9.1 精密機器 3.1 2.4 1.8 6.3 5.2 4.1 電力・ガス・原子力 6.6 7.4 9.2 18.4 19.2 26.8 情報・通信サービス 3.8 3.1 1.8 8.8 4.9 3.6 建築 食料品 パルプ・紙 医薬品 ゴム製品 3.3 2.5 2 7.7 6.5 5.7 エンジニアリング 4 3.5 3.3 21.3 19.3 18.8 全事業分野平均 4.3 3.6 3 11.1 8.9 8.1 20 第 2 章 科学技術イノベーション政策の構造化 本章では、科学技術イノベーション政策をマクロモデルと接続するために、政策を構造化して 整理し、適切な代理指標の選定、マクロモデルとの接続点について検討を行った。以下では、第 4 期科学技術基本計画を例にとって構造化を試みたものである。 第 2.1 節 第 4 期科学技術基本計画の構造 2.1.1 全体構成 平成７年に制定された科学技術基本法では、 「我が国における科学技術の水準の向上を図り、も って我が国の経済社会の発展と国民の福祉の向上に寄与するとともに世界の科学技術の進歩と人 類社会の持続的な発展に貢献することを目的とする」という理念を掲げており、この理念の下に 政府はこれまで累次の科学技術基本計画（以下、基本計画）を策定し、長期的視野に立って体系 的かつ一貫した科学技術政策を実行してきた。 現在は、平成 23～27 年度の 5 年間を計画期間とする第 4 期科学技術基本計画（平成 23 年 8 月 閣議決定）が実行されているところである。 第 4 期基本計画は大きく５つのパートに分けてまとめられている。ここでは、基本計画のⅠで 掲げた 5 つの「目指すべき国の姿」が将来に向けた目標であり、Ⅱ及びⅢは目標達成のために解 決すべき重要課題かつより具体的な目標、Ⅳ及びⅤはその課題を達成するための条件づくりや環 境整備として捉え、計画の全体像と各パートで掲げられた課題や方策の相互関係を俯瞰し、整理 した。 第 3 期基本計画では推進すべき分野を大きく掲げていたが、第 4 期基本計画では課題解決型へ 転換しているのが大きな違いである。また、 「震災からの復興と再生」という課題は「①震災から 復興、再生を遂げ、将来にわたる持続的な成長と社会の発展を実現する国」という目標にも「② 安全、かつ豊かで質の高い国民生活を実現する国」にも関連している等、目標や課題はそれぞれ 独立したものではなく、相互に関連したり、重なったりしている部分もあるといった構造になっ ている。 21 図表 2-1 第 4 期科学技術基本計画の全体像と構成要素 【目指すべき国の姿】 Ⅰ．基本認識 【重要課題】 【課題達成の条件づくり、政策展開】 Ⅱ．将来にわたる持続的な成長と社会の発展の実現 被災地の産業の復興、再生 ①震災から復興、再生を遂げ、 将来にわたる持続的な成長 と社会の発展を実現する国 震災からの復興、 再生の実現 社会インフラの復旧、再生 グリーンイノベー ションの推進 科学技術イノベーションに関する 新たなシステムの構築 ②安全、かつ豊かで質の高い 国民生活を実現する国 世界と一体化した国 際活動の戦略的展 開 新しい早期診断法の開発 独創的で多様な基礎研究の強化 基礎技術の抜本的 強化 安全で有効性の高い治療法 の開発 高齢者、障害者、患者の生 活の質の向上 生活の安全性と利便性の向 上 食料、水、資源、エネルギー の安定的確保 世界トップレベルの基礎研究の強 化 多様な場で活躍で きる人材の育 成 科学技術を担う人材 の育成 Ⅲ．我が国が直面する重要課題への対応 安全かつ豊かで 質の高い国民生 活の実現 科学技術外交の展開 Ⅳ．基礎研究及び人材育成の強化 革新的な予防法の開発 ライフイノベーショ ンの推進 アジア共通の問題解決に向けた 研究開発の推進 エネルギー利用の高効率化 及びスマート化 社会インフラのグリーン化 独創的で優れた研究者の育成 次代を担う人材の育成 大学及び公的研究機関における 研究開発環境の整備 国際水準の研究環 境及び基盤の形成 知的基盤の整備 研究情報基盤の整備 国民生活の豊かさの向上 ④国家存立の基盤となる科学 技術を保持する国 Ⅴ．社会とともに創り進める政策の展開 我が国の産業競 争力の強化 産業競争力の強化に向けた 共通基盤の強化 我が国の強みを活かした新 たな産業基盤の創出 地球規模の問題 解決への貢献 ⑤「知」の資産を創出し続け、 科学技術を文化として育む 国 科学技術イノベーションの戦略的 な推進体制の強化 被災地における安全な生活 の実現 安定的な エネルギー供給と 低炭素化の実現 ③ 大規模自 然災害 など地 球 規模の問題解決に先導的に 取り組む国 イノベーション推進に 向けたシステム改革 科学技術の共通 基盤の充実、強化 実効性のある科学 技術イノベーション 政策の推進 新フロンティア開拓のための 科学技術基盤の構築 領域横断的な科学技術の強 化 共通的、基盤的な施設及び 設備の高度化、ネットワーク 化 22 国民の視点に基づく科学技術イノ ベーション政策の推進 科学技術コミュニケーション活動 の推進 政策の企画立案及び推進機能の 強化 地球規模問題への対応促進 国家安全保障・基幹技術の 強化 国家存立の基盤 の保持 社会と科学技術イノ ベーションとの関係 深化 研究資金制度における審査及び 配分機能の強化 研究開発の実施体制の強化 科学技術イノベーション政策にお けるPDCAサイクルの確立 研究開発投資の拡 充 官民合わせた研究開発投資の対 GDP比４％以上、政府研究開発投 資の対GDP比1％及び総額約25 兆円 2.1.2 第 4 期基本計画で提示された課題 第 4 期基本計画の「Ⅱ．将来にわたる持続的な成長と社会の発展の実現」では、重要な課題と して、 「震災からの復興、再生の実現」 、 「グリーンイノベーションの推進」、 「ライフイノベーショ ンの推進」を掲げ、それぞれどういった研究開発を充実、強化していくかというターゲットを具 体的に紹介している。また、 「Ⅲ．我が国が直面する重要課題への対応」においてもそれ以外の課 題として、 「安全かつ豊かで質の高い国民生活の実現」、 「我が国の産業競争力の強化」、 「地球規模 の問題解決への貢献」 、「国家存立の基盤の保持」、「科学技術の共通基盤の充実、強化」が挙げら れている。 これらの要素のうち、たとえば安心や安全といった項目は社会経済への影響を定量的に示すこ とは難しい。しかし、震災からの復興、再生については我が国の社会資本、民間資本ストックの 震災による滅失、今後の復興過程においては設備投資等の動向に大きな影響を与えると考えられ る。また、グリーンイノベーションに係るエネルギー利用の効率化といった研究開発は我が国経 済全体のエネルギー効率の向上にも資するものであり、ライフイノベーションにかかわる新しい 治療法の開発も長期的な視点からみれば我が国の平均寿命、ひいては人口や年齢構成等に影響を 及ぼしていく可能性がある。 震災からの復興、再生については社会資本、民間資本の統計が整備されておらず、経済モデル の中での検討は現時点では困難であること、資本ストックや設備投資そのものはイノベーション に係るものではなく、本調査の主題から外れること等から直接には取り扱わないものとした。 また、グリーンイノベーションやライフイノベーションについては、研究開発が成果につなが り、社会に影響を及ぼしていくまでには多くの時間を要する上、現時点では当該分野の研究開発 について統計調査が行われていないことから、定量的な分析は困難である。 今後、総務省『科学技術研究調査』等の統計調査で数値が把握され、各研究分野や産業、企業 といったミクロなレベルでの分析等が行われるようになれば、その知見を経済モデルにも活かし ていくことが考えられる。 23 図表 2-2 「Ⅱ．将来にわたる持続的な成長と社会の発展の実現」で提示された課題 【重要課題】 【研究開発のターゲット】 汚染された土壌・水質の調査・改善、海洋生態 系の回復、生産性向上、農林水産物の安全性 向上 被災地の産業の復興、再生 先端材料・部品等の拠点の再構築、生産設備・ 機器の再生と高度化 新産業と雇用の創出に向け、再生可能エ ネル ギー、医療・介護、IT等の研究開発の取組促進 震災からの復興、 再生の実現 社会インフラの復旧、再生 被災地における安全な生活 の実現 家屋・ビル等の建造物、堤防等の防災インフラ、 鉄道・港湾・道路等の交通インフラ、電気・ガス 等の生活インフラの復旧再生、機能・利便・安全 性の向上 地震、津波等の調査観測の強化、防災・減災対 策 周辺及び全国の放射線モニタリングの強化、正 確・迅速な情報発信、汚染土壌・水の除染、放 射性廃棄物の処理・処分 太陽光、バイオマス、風力、小水力、地熱等の 再生可能エネルギーの大幅な普及拡大 安定的なエネルギー供給と 低炭素化の実現 グリーンイノベー ションの推進 燃料電池や蓄電池、水素、超電導送電などエネ ルギーの蓄積、製造・輸送・貯蔵の研究開発に よる分散エ ネルギーシステム の革新、スマー ト グリッド等のエネルギーマネジメントシステム 火力など基幹エネルギー供給の効率化・低炭素 化 製造部門における化石資源利用の効率化 エネルギー利用の高効率化 及びスマート化 民生・運輸部門の低炭素化・省エネルギー化 高効率な交通・輸送システムの構築 社会インフラのグリーン化 資源再生技術の革新、レアメタル・レアアース等 の代替材料の創出 気候変動や大規模自然災害に対応した都市・地 域の形成、自然環境や生物多様性の保全 国民の健康状態、生活習慣や環境の長期追 跡・調査等による客観的証拠に基づいた予防法 の開発 革新的な予防法の開発 医療情報の電子化、標準化、DB化等の基盤整 備、有効活用 予防効果の高いワクチンの研究開発、国内外へ の普及、展開 新しい早期診断法の開発 ライフイノベーショ ンの推進 微量物質の同定や検出法・機器の開発、内視 鏡等の肉眼視、3次元映像法等の開発と統合に よる早期診断技術の開発 疾患、治療メ カニズ ム の解明 、新規創薬ター ゲットの探索のため生命科学の基礎的研究の 強化 安全で有効性の高い治療法 の開発 核酸医薬、ドラッグデリバリーシステムなど革新 的治療法の確立、治療の質と安全性、有効性の 向上 放射線治療、ロボット手術等の新しい機器開発、 内視鏡と治療薬の融合、遠隔診断・医療技術の 開発 失われた機能の補助・再生医療に関連す る細 胞増殖・分化技術の開発、標準化、安全性評価 高齢者、障害者、患者の生 活の質の向上 24 生活支援ロボット、BMI機器など高齢者、障害者 の身体機能の代償技術、自立・生活支援、コミュ ニケーション支援技術 図表 2-3 「Ⅲ．我が国が直面する重要課題への対応」で提示された課題 【重要課題】 【研究開発のターゲット】 災害に関する調査、予測、防災等 防災体制の強化、被害状況の把握や伝達、リス ク管理など災害対応能力の強化 生活の安全性と利便性の向 上 環境汚染物質の有害性やリスク評価、管理及び 対策 交通・輸送システ ムの高度化、安全性評価、長 寿命化 安全かつ豊かで 質の高い国民生 活の実現 食料、水、資源、エネルギー の安定的確保 高品質な食料・食品の生産、流通、消費、安定 確保 資源の探査、効率的・循環的利用、廃棄物の抑 制・再利用、代替資源の創出 国民生活の豊かさの向上 再生可能エネルギーの普及拡大 教育、福祉、医療・介護、行政、観光等の公的・ 民間サービスの改善・充実 人文社会科学の融合、デザイン・コンテンツの潜 在力向上 我が国の産業競 争力の強化 産業競争力の強化に向けた 共通基盤の強化 市場占有率や今後の成長率等が高い先端材 料・部材、高機能デバイスやIT等にかかわる基 盤技術およびそのオープン化 計測分析、精密加工、組み込みシステム等の開 発技術、要素技術の行動化、ハー ド・ソフトの連 携 我が国の強みを活かした新 たな産業基盤の創出 次世代交通システム、スマートグリッド等の統合 システムの開発、実証実験、海外展開 次世代交通システム、スマートグリッド等の統合 システムの開発、実証実験、海外展開 地球規模の問題 解決への貢献 地球規模問題への対応促進 大規模な気候変動、大規模自然災害等の観測、 予測、対策と国際協調 生態系・生物多様性の調査・観測、保全・再生 新興・再興感染症の予防、診断、治療 国家安全保障・基幹技術の 強化 国家存立の基盤 の保持 科学技術の共通 基盤の充実、強化 海洋探査、宇宙輸送・衛星開発・利用、災害観 測・監視・伝達、新エネルギー、HPC、GIS等 原子力に係る安全、防災、核不拡散・セキ ュ リ ティ等 新フロンティア開拓のための 科学技術基盤の構築 領域横断的な科学技術の強 化 共通的、基盤的な施設及び 設備の高度化、ネットワーク 化 25 物質、生命、海洋、地球、宇宙等に関する統合 的な理解や解明にっかわる理論研究、実験、観 測、解析等 ナノテク ノロジー、光・量子科学、高度IT技術な ど複数領域に横断的に活用可能な科学技術の 強化 広範な領域や産学官の多様な機関に用いられ る共通基盤とな る設備、施設の利活用、ネッ ト ワーク化 2.1.3 第 4 期基本計画で提示された課題達成に向けた条件づくり、政策展開 第 4 期基本計画の「Ⅱ．将来にわたる持続的な成長と社会の発展の実現」、 「Ⅲ．我が国が直 面する重要課題への対応」では先にとりあげた課題のほか、課題達成のための条件づくりや政 策展開として「イノベーション推進に向けたシステム改革」、「世界と一体化した国際活動の戦 略的展開」が挙げられている。 これらの政策について実施以前と以後を明確に分け、その効果を分離するなど定量的な把握 や分析は困難である上、イノベーションの効果が発揮されやすくするための環境整備であって、 イノベーションそのものではないと考えられる。 また、「Ⅳ．基礎研究及び人材育成の強化」では、「基礎研究の抜本的強化」、「科学技術を担 う人材の育成」 、「国際水準の研究環境及び基盤の形成」といった項目が挙げられているが、特 に人材の育成については、経済モデルの中では生産関数における労働の質の向上という形で影 響を及ぼすことが考えられる。ただし、一般的にマクロ経済モデルは一国一財型のモデルが多 く、生産関数も一本で構成されているものが多いことから、長期にわたって労働の質を代替す る適切な指標を選定し、かつモデル内で内生的に取り扱うことは容易ではない。本調査研究は イノベーションが社会経済に与える影響を既存のマクロモデルで取り扱うための第一段階の試 行であり、モデル自体の大幅な改変が必要となるこうした問題については、現段階では取り扱 わないこととした。 26 図表 2-4 Ⅱ及びⅢで提示された課題達成のための条件づくり、政策展開 【課題達成の条件づくり、政策展開】 【個別施策】 科学技術イノベーション戦略協議会（仮）の創設。 関係府省、大学、公的研究機関、産業界等の幅 広い参加と連携 科学技術イノベーションの戦 略的な推進体制の強化 産学官の「知」のネットワーク強化 産学官協働のための「場」の構築。産学官の研 究開発能力を結集した中核拠点の形成 イノベーション推進に 向けたシステム改革 事業化支援の強化に向けた環境整備。研究開 発の初期から 事業化まで切れ目ない支援の充 実 科学技術イノベーションに関 する新たなシステムの構築 イノベーションの促進に向けた規制・制度の活用 地域イノベーショ ンシステ ムの構築 。地域が強 みや特性を活かした自律的なイノベーショ ン活 動を展開できる仕組みづくり 知的財産戦略及び 国際標準化戦略の推進。国 による国際標準化戦略の策定・実行、知的財産 権制度の見直し等 世界と一体化した国 際活動の戦略的展 開 アジア共通の問題解決に向 けた研究開発の推進 「東アジア・サイエンス＆イノベーション・エリア構 想」等 我が国の強みを活かした国際活動の展開 先端科学技術に関する国際活動の展開 科学技術外交の展開 地球規模問題に関す る開発途上国との協調及 び協力の推進 科学技術の国際活動を展開するための基盤の 強化 図表 2-5 「Ⅳ．基礎研究及び人材育成の強化」で提示された課題達成のための条件づくり、政策展開 【課題達成の条件づくり、政策展開】 基礎技術の抜本的 強化 【個別施策】 独創的で多様な基礎研究の 強化 科学研究費補助金の一層の拡充等 世界トップレベルの基礎研究 の強化 研究重点型大学群の形成、世界トップレベルの 拠点形成等 大学院教育の抜本的強化（産学官対話の場の 創設、大学院教育振興施策要綱の策定等） 多様な場で 活躍できる人材 の育成 博士課程における進学支援及びキャリアパスの 多様化 技術者の養成及び能力開発 科学技術を担う人材 の育成 公正で透明性の高い評価制度の構築 独創的で優れた研究者の育 成 次代を担う人材の育成 国際水準の研究環 境及び基盤の形成 大学及び公的研究機関にお ける研究開発環境の整備 知的基盤の整備 研究情報基盤の整備 27 研究者のキャリアパスの整備 女性研究者の活躍の促進 大学の施設及び設備の整備 先端研究施設及び設備の整備、共用促進 第 4 期基本計画の「Ⅴ．社会とともに創り進める政策の展開」でとりあげられた、 「社会と科学 技術イノベーションとの関係深化」 、 「実効性のある科学技術イノベーション政策の推進」につい ても同様に、現段階では定量的な把握、分析は難しい。 2.1.4 科学技術イノベーション政策の動向をあらわす代替指標の選定 科学技術基本計画に掲げられた課題解決のための様々な研究開発は、関連分野における政府 研究開発を拡充させ、技術革新や民間の研究開発の促進につながり、様々な形で社会経済に影 響を及ぼすと考えられる。 図表 2-6 科学技術イノベーション政策がもたらす社会経済変数への影響（イメージ） グリーンイノベーションの推進 安定的なエネルギー供給と低炭素化の実現 太陽光など再生可能エネルギーの普及 エネルギー供給の効率性向上 CO2排出の減少 ライフイノベーションの推進 安全で有効性の高い治療法の開発 ドラッグデリバリーなど革新的治療法の確立等 死亡率の低下 平均寿命の向上 一方で、研究開発が行われる分野によって生産性やその他の社会経済変数に与える影響は異 なってくると考えられる。また、政府研究開発に占める競争的資金の割合を変えるといった政 策的なポートフォリオの変更についても、研究開発における成果のあらわれ方等に影響を及ぼ す可能性がある。 しかしながら、これらの現象を定量化した指標とし、生産や消費、投資等を国全体の集計レ ベルで扱うマクロ経済モデルの枠組みの中に直接盛り込んで影響を評価することは現時点では 困難である。将来、関連調査でのデータの把握と蓄積（総務省『科学技術研究調査』での該当 技術分野における研究開発の把握等）がなされ、それらデータに基づいたミクロ分析や政策ケ ーススタディによる定性的な掘り下げ等の分析が行われれば、その知見をマクロモデルに応用 できる可能性があるが、それは本調査の範疇を超える。 結論として、本調査で両者を接続するための代理指標として主に検討を行ったのは、 「政府開 発投資の拡充」に掲げられた研究開発投資の充実、強化である。本調査研究は、科学技術イノ ベーション政策とマクロ経済モデルとを接続する試みの端緒であり、まずは研究開発の総額レ ベルから検討を開始することとしたが、政策の構造化と適切な代替指標の選定については今後 も検討を継続すべきであろう。 28 図表 2-7 「Ⅴ．社会とともに創り進める政策の展開」で提示された課題達成のための 条件づくり、政策展開 【課題達成の条件づくり、政策展開】 【個別施策】 政策の企画立案及び推進への国民参画の促進 社会と科学技術イノ ベーションとの関係 深化 国民の視点に基づく科学技 術イノベーション政策の推進 社会と科学技術イノベーション政策をつなぐ人材 の養成及び確保 科学技術コミュニケーション 活動の推進 政策の企画立案及び推進機 能の強化 実効性のある科学 技術イノベーション 政策の推進 倫理的・法的・社会的課題への対応 研究資金制度における審査 及び配分機能の強化 「科学技術イノベーション戦略本部（仮称）」等 研究資金の効果的、効率的な審査及び配分に 向けた制度改革 競争的資金制度の改善及び充実 研究開発法人の改革 研究開発の実施体制の強化 研究活動を効果的に推進するための体制整備 科学技術イノベーション政策 におけるPDCAサイクルの確 立 研究開発投資の 拡充 PDCAサイクルの実効性の確保 研究開発評価システムの改善及び充実 官民合わせた研究開発投資の対GDP比４％以上 政府研究開発投資の対GDP比1％及び総額約25兆円 （計画期間中の政府研究開発投資対GDP比率１％、 GDPの名目成長率2.8％を前提) 29 第 2.2 節 第 4 期科学技術基本計画における研究開発目標の指標化 以下では、科学技術イノベーション政策を定量化して把握するため、第 4 期科学技術基本計画 における研究開発目標に基づき、政府研究開発投資の指標化を試みた。 基本計画の抜粋は以下のとおりであるが、モデルシミュレーションにおいては名目 GDP、研究 開発支出ともにモデル内で決定する指標であり、また計画策定当時と足元の実績も変わってきて いるため、すべての数値について基本計画と整合をとることは困難である。 図表 2-8 第 4 期科学技術基本計画における研究開発目標 （『科学技術基本計画（平成 23 年 8 月 19 日閣議決定）』 「４．研究開発投資の拡充」より抜粋） 政府においては、2020 年度までの官民合わせた研究開発投資の拡充目標（「新成長戦略」において、 「2020 年度 までに官民合わせた研究開発投資を GDP 比の 4％以上にする。 」とされている）を設定したところであるが、一 方で我が国の政府負担研究費割合が諸外国に比して低水準であること、民間企業の研究開発投資が厳しい状況に ある中、政府の研究開発投資が呼び水となり、民間投資が促進される相乗効果が期待されること、さらに諸外国 が研究開発投資目標を掲げて拡充を図っていること等を総合的に勘案し、第 4 期基本計画においては政府研究開 発投資に関する具体的な目標を設定して、投資を拡充していくことが求められる。 このため、官民合わせた研究開発投資を対 GDP 比の 4％以上にするとの目標に加え、政府研究開発投資を対 GDP 比の 1％にすることを目指すこととする。 その場合、第 4 期基本計画期間中の政府研究開発投資の総額の規模を約 25 兆円とすることが必要である（同期 間中に政府研究開発投資の対 GDP 比率 1％、GDP の名目成長率 2.8％を前提に試算） 。 そこで、まず科学技術基本計画で「政府研究開発投資」としているものを国と地方の科学技術 関連経費の総額と定義し、2010 年度を足元の実績とおいた上で、基本計画の下線部の記述と整合 した想定を試みる。 図表 2-9 科学技術関係経費の推移 （単位：億円） 科学技術関係経費 地方公共団体に 科学技術関係 当初予算 補正予算等 おける科学技術 経費（国・地方 1次補正 2次補正 3次補正 予備費等 関係経費(参考) 計） ① ② ③（＝①＋②） 平成13 2001 40,766 34,685 701 5,380 5,076 45,842 平成14 2002 38,682 35,444 3,238 4,899 43,581 平成15 2003 36,015 35,974 41 4,475 40,490 平成16 2004 36,389 36,084 305 4,453 40,841 平成17 2005 36,155 35,779 375 4,250 40,404 平成18 2006 37,194 35,743 1,451 4,206 41,401 平成19 2007 36,288 35,113 1,175 4,160 40,447 平成20 2008 38,108 35,708 1,659 741 4,297 42,405 平成21 2009 46,609 35,639 13,465 1,521 -4,016 3,853 50,463 平成22 2010 37,868 35,890 1,836 142 4,028 41,897 平成23 2011 36,653 36,653 出典：科学技術関係経費の当初予算額、地方公共団体における科学技術関係経費は文部科学省「 「科学技術要覧」 、 補正予算等の額（2010 年度まで）は文部科学省「科学技術指標」より。 30 注：地方公共団体分は参考値として掲載されており、平成 21 年度までは最終決算額、22 年度のみ当初予算額 ここで、補正予算や地方の経費が把握できない 2011 年度を除き、2010 年度を起点とし、政府 研究開発投資が定率で成長するものと想定すると、年率 6％成長を見込むと第 4 期計画期間中の 総額が約 25 兆円となる。 なお、確認のため、名目 GDP を最終実績値である 2009 年度から基本計画に記述された年率 2.8％で延長させた場合、先の政府研究開発投資との比をとると第 4 期計画最終年度に 1％となる ことがわかる。 図表 2-10 名目 GDP、政府研究開発投資の前提 名目GDP ← 第 2 期 → ← 第 3 期 → ← 第 4 期 → 平成13 2001 平成14 2002 平成15 2003 平成16 2004 平成17 2005 平成18 2006 平成19 2007 平成20 2008 平成21 2009 平成22 2010 平成23 2011 平成24 2012 平成25 2013 平成26 2014 平成27 2015 平均伸び率 計画期間累計額 ④ 4,936,447 4,898,752 4,937,475 4,984,906 5,031,867 5,109,376 5,156,438 4,941,823 4,763,630 4,897,012 5,034,128 5,175,084 5,319,986 5,468,945 5,622,076 2.8% 26,620,219 31 政府研究開 名目GDP比 発投資 45,842 43,581 40,490 40,841 40,404 41,401 40,447 42,405 50,463 41,897 44,410 47,075 49,899 52,893 56,067 6.0% 250,345 0.93% 0.89% 0.82% 0.82% 0.80% 0.81% 0.78% 0.86% 1.06% 0.86% 0.88% 0.91% 0.94% 0.97% 1.00% 第 3 章 科学技術イノベーション政策とマクロ経済モデルの接続に向け た試行 第 3.1 節 科学技術イノベーション・モジュールの基本的な枠組み 3.1.1 モジュールの基本構造 先行研究および科学技術イノベーション政策の構造化についての検討を踏まえ、本調査で開発 する「科学技術イノベーション・モジュール」の基本的な枠組みを以下のように設定した。 1. 国の戦略、科学技術イノベーション政策に基づいて政府の研究開発投資目標が決定され、 政府負担研究費に影響を与える 2. 経済的要因（名目 GDP 等）から民間負担、外国負担の研究費が求まる 3. 政府や民間、外国負担の研究費は企業や大学、公的機関での研究開発活動に用いられる 4. 研究開発活動は一定の期間を経て成果として結実し、ストックとして蓄積される。ストッ クは一定の割合で陳腐化する 企業、大学・政府機関等、組織によって研究開発の目的や性格が異なることを考慮し、使 用研究費及びストックは①大学・公的機関等、②企業等、③技術輸入に分割 5. 研究開発ストックは技術革新につながり、生産プロセスへと反映されることで全要素生産 性（TFP）を向上させる 6. TFP の向上は生産能力を増加させるほか、生産コストの低下が価格を引き下げ、需要を喚 起するなど様々な社会経済変数に影響を与えるとともに、経済成長につながる 7. 経済成長がさらなる研究開発投資を促す こうして経済成長がさらなる研究開発投資を促す等、1 や 2 のステップに影響を与えて研究資 金を増加させることで正の循環、ダイナミズムが生じる構造となっている。 32 図表 3-1 科学技術イノベーションブロックの概念図 科学技術イノベーションブロック マクロ経済ブロック 負担源別研究費 科学技術 イノベーション政策 政府研究開発 投資総額 ライフイノベー ション グリーンイノ ベーション 安全かつ豊か で質の高い国 民生活 … 科学技術シス テム改革 科 学 技 術 政 策 ・ 資 源 配 分 デ ー タ ベ ー ス （ 仮 称 組織別使用研究費 科学技術 関係経費 資本 物価 金利 総額GDP比 1％ 政府負担 研究費 大学等使用 研究費 大学・公的 機関等研究 開発ストック ラグ、陳腐化率 分野、施策 分類別配分 競争的資金 への配分 民間負担 研究費 科 学 技 術 研 究 調 査 公的機関 使用研究費 企業等研究 開発ストック 企業等負担 研究費 ラグ、陳腐化率 外国負担 研究費 技術輸入 ラグ、陳腐化率 研 究 開 発 に よ る 生 産 性 向 上 効 果 導入知識ス トック 労働 需要… TFP 潜在GDP GDP ） 経済成長等による研究開発促進 3.1.2 科学技術イノベーション政策と経済モデルの接続点 国内外の主要な官庁や中央銀行、国際機関等が保有している代表的なマクロ経済モデルでは、 生産要素として資本ストックと労働投入を用いたコブ・ダグラス型の生産関数が採用され、技術 進歩は全要素生産性（TFP）としてモデルの外から与える外生変数として扱われるものがほとん どである。 本調査では、科学技術イノベーション・モジュールとマクロ経済モデルの主要な接続点として、 この TFP を採用することとした。 研究開発投資によって技術革新がなされ、生産プロセスへと反映されることで生産性、すなわ ち TFP が向上すると考えられる。そこで、マクロモデルの中で研究開発と TFP を接続して研究開 発による TFP の上昇効果を盛り込むことによって、TFP の向上が生産能力を増加させるほか、生 産コストの低下が価格を引き下げ、需要を喚起し、経済成長につながる。経済成長がさらなる研 究開発投資につながるという正の循環、ダイナミズムが生じると考えられる。 一般的なマクロモデルでは生産性や潜在的な生産能力の指標である TFP や潜在 GDP のほか、 物価や様々な需要の変数等は既にモデル化されている。本調査研究ではマクロ経済モデルの中で 科学技術イノベーション政策を取り扱うための端緒として、外生変数である TFP を研究開発投資 等によって説明する関数を追加して内生化し、研究開発を経済成長とリンクさせることによって、 モデル構造の大幅な改変を伴わずに、研究開発のダイナミズムを考慮したモデルとする形で検討 を行った。 33 図表 3-2 研究開発、生産性向上、経済成長のダイナミズム 研究開発 技術革新 生産プロセスへの反映 製品の機能・ 質の向上 生産性の向上 生産能力の向上 価格の低下 需要の増加 経済成長 34 第 3.2 節 モジュールを構成する主要変数 科学技術イノベーション・モジュールの中で我が国の研究開発活動を描写するための基礎デー タとしては、総務省「科学技術研究調査」の研究費を利用している。同調査は昭和 35（1960）年 に調査が開始10された、統計法に基づく基幹統計調査である。 科学技術研究調査によると、我が国の研究費総額は 1959 年度の調査開始以来、1993 年度まで 一貫して増加を続け、その後も伸びは鈍化したものの、おおむね増加傾向にある。バブル崩壊後 の 90 年代初頭、リーマンショック後の 2008 年度以降など、大きく景気が低迷した時期に研究費 の減少がみられている。 なお、研究費総額は 2007 年度にピークとなる 18.9 兆円に達し、2010 年度は 17.1 兆円であっ た。 図表 3-3 我が国の研究費の推移 (億円) 200,000 180,000 160,000 140,000 120,000 100,000 80,000 60,000 40,000 20,000 2009 2007 2005 2003 2001 1999 1997 1995 1993 1991 1989 1987 1985 1983 1981 1979 1977 1975 1973 1971 1969 1967 1965 1963 1961 1959 0 (年度) 出所：総務省「科学技術研究調査」各年版 注１：1996 年度からソフトウェア業、2001 年度から卸売業等が調査対象に追加されている。 注２：科学技術研究調査に掲載されている値は百万円単位であるため、四捨五入による誤差により内訳の合算が 合計と一致しない場合がある。本分析の負担源別あるいは組織別等の研究費の内訳額は、モデル上の計算を 簡略化するため、誤差項を設けずに両者を一致させるよう調整した値を用いている（以下、同様） 。 Ri Rtotal * Ri Ri Ri：i 部門研究費、Rtotal：研究費総額、 R *i ：調整後 i 部門研究費 i 1, 2 , 3 10 調査時点の前年度について捕捉する調査なので、データは 1959 年度以降となっている。なお、前身となる「研 究機関基本統計調査」は昭和 28（1953）年に開始されているが、調査対象が研究機関であったため、特に民間 企業等の部分で調査の範囲が異なり、数値の連続性がない。 35 研究費を GDP で除した研究開発の集約度から我が国と海外主要国の研究活動の活発さを比較 すると、日本の研究開発集約度は 90 年代前半、2009 年度を除いておおむね上昇傾向にあり、90 年代以降は世界で最も高い水準を維持している。 近年はアメリカ、ドイツをはじめとした欧米諸国も上昇傾向にあるが、韓国、中国の伸びは著 しく、特に韓国は 2008 年時点で約 3.4％と日本に迫る水準に達している 図表 3-4 海外主要国における研究費対 GDP 比の推移 4.0 (％) 3.5 アメリカ 3.0 イギリス 2.5 フランス ドイツ 2.0 EU-15 OECD平均 1.5 韓国 1.0 中国 日本 0.5 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 0.0 （暦年） 3.2.1 負担源別研究費 研究活動は民間企業や国営・公営の研究機関、大学などの組織で行われるが、その資金はこれ ら組織の自己資金のほか、国や地方公共団体、他の企業や大学、あるいは海外などの外部から受 け入れた資金で賄われている。 研究費を負担した負担源別に構成比をみると、大半を民間資金が占めており、1970 年代までは 7 割前後、1980 年代半ば以降は 8 割前後を占めている。 36 図表 3-5 研究費の負担源別構成比 (％) 100% 外国 90% 民間 80% 国・地方公共団体 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 1965 1967 1969 1971 1973 1975 1977 1979 1981 1983 1985 1987 1989 1991 1993 1995 1997 1999 2001 2003 2005 2007 2009 1967 1969 1971 1973 1975 1977 1979 1981 1983 1985 1987 1989 1991 1993 1995 1997 1999 2001 2003 2005 2007 2009 1963 (年度) 1965 1961 1959 0% (年度) 0.5%(％) 外国 0.4% 0.3% 0.2% 0.1% 1963 1961 1959 0.0% (1) 科学技術関係経費から政府負担研究費への接続 科学技術研究調査で把握されている「政府負担研究費」と政府の一般会計や特別会計等の予算 に計上される「科学技術関係経費」は概念的には近いが、異なったものである。少なくとも、政 策的に政府が直接操作できるのは後者と考えられるが、科学技術関係経費の定義や算出の方法は しばしば改訂されており、データが完全には連続していない点には留意する必要がある。 いずれにしても、科学技術イノベーション・モジュールでは負担源別研究費のうち政府負担研 究費については、まず科学技術関係経費を決定し、その経費にコンバータ（研究費÷経費の比率） を乗じて政府負担研究費を求める形をとっている。 これまでの科学技術関係経費と政府負担研究費の推移をみると、研究費÷経費の比は 1990 年 代中頃まではおよそ 1.4 から 1.2 程度と研究費が経費を上回っていた。しかし、政府負担研究費 が 1998 年度以降横ばいないし減少に転じたのに対し、科学技術関係経費は 2002 年度頃まで増加 を続けた結果、研究費÷経費の比（グラフ右軸）は 0.7 から 0.8 程度まで低下し、政府負担研究 37 費が科学技術経費を下回り続けている。 図表 3-6 科学技術関係経費と政府負担研究費の推移 (億円) 60,000 1.60 1.40 50,000 1.20 40,000 1.00 科学技術関係経費(国・地方計) 30,000 0.80 政府負担研究費 0.60 研究費÷経費 20,000 0.40 10,000 0.20 2009 2007 2005 2003 2001 1999 1997 1995 1993 1991 1989 1987 1985 1983 1981 1979 1977 1975 1973 1971 1969 1967 1965 1963 1961 1959 0 0.00 (年度) 出所：科学技術関係経費は文部科学省調べ（文部科学省「科学技術指標」、 「科学技術要覧」および「科学技術白 書」各年版より） 注１：1991 年度までは国の科学技術関係経費（当初予算額）であるが、92 年度以降は補正予算、予備費等を含み、 2000 年度以降は地方の科学技術関係経費を含む（2009 年度まで最終予算、2010 年度のみ当初予算額） 。 注２：科学技術関係経費（当初予算ベース）の昭和 57 年度以前は科学技術白書掲載の「科学技術関係予算」額。 この乖離の背景を検討するため、2000 年度以降捕捉されている地方の科学技術関係経費と科 学技術研究調査の政府負担研究費から抽出した地方負担分の研究費11を比較してみると、両者 の数字に大きな差はみられない。したがって、研究費と経費の乖離は国の予算に計上される経 費のうち、研究費として支出される割合が近年になって低下したことによる可能性がある。 11 科学技術庁「民間企業の研究活動に関する調査」及び、経済企画庁「企業行動に関するアンケート調査」を参 照。 38 図表 3-7 地方の科学技術関係経費と政府負担研究費の地方分の推移 (億円) 6,000 科学技術関係経費(地方) 政府負担研究費(うち地方) 5,000 4,000 3,000 2,000 1,000 2010 2009 2008 2007 2006 2005 2004 2003 2002 2001 2000 0 (年度) (2) 民間負担研究費など他の負担源別研究費 民間負担研究費の対名目 GDP 比は、おおむね上昇傾向が続いており、現在は 3％前後となって いる。政府負担研究費も緩やかに上昇を続け、現在はおよそ 0.7％程度となっている。 民間負担研究費の GDP 比は、バブル景気崩壊やリーマンショック後等の景気低迷時に一時的 に低下する傾向がみられるが、1970 年代初頭や 80 年代初頭等、不況時でも GDP 比の上昇が一 部の時期にみられる。 科学技術イノベーション・モジュールでは、民間負担研究費、外国負担研究費については経済 規模に比例するものとし、対名目 GDP 比で求める形をとっている。 39 図表 3-8 民間・政府負担研究費の対名目 GDP 比 (％) 4.0 景気後退期 全体 民間負担分 政府負担分 3.5 3.0 2.5 2.0 1.5 1.0 0.5 2009 2007 2005 2003 2001 1999 1997 1995 1993 1991 1989 1987 1985 1983 1981 1979 1977 1975 1973 1971 1969 1967 1965 1963 1961 1959 0.0 (年度) 注１：1965 年度以降の GDP はエコノメイトによる推計値、65 年度以前は内閣府「国民経済計算確報」の 平成 2 年基準値における同期間の GDP 変化率を適用して遡及推計した値を用いた。 注２：景気後退期は、内閣府「景気基準日付」を元に後退期の月数が 6 か月超の年度を後退期として網掛け で表示した。 (3) 海外からの技術導入 ここまでは我が国の企業、公的研究機関、大学等で行われている研究費についてみてきたが、 次に海外からの技術導入の状況をみるため、科学技術研究調査の「技術輸入対価支払額」とその 対名目 GDP 比の推移をみることとした。 技術輸入額は第一次石油ショック後の 1974 年度、バブル崩壊後の 1993 年度、リーマンショッ ク後の 2008 年度以降などに落ち込んでいるが、全体としては増加基調にある。 ただし、これを名目 GDP に対する比率でみると（グラフ右軸） 、第一次石油ショックを境に大 きく低下し、以降も緩やかに低下が続いたが、2000 年代に入ると再び GDP 比が上昇している。 科学技術イノベーション・モジュールでは、この技術輸入額についても対名目 GDP 比で求め る形とした。 40 図表 3-9 技術輸入額および対名目 GDP 比 (％) (億円) 8,000 0.25 技術輸入対価支払額 名目GDP比 7,000 0.20 6,000 5,000 0.15 4,000 0.10 3,000 2,000 0.05 1,000 0.00 (年度) 2009 2007 2005 2003 2001 1999 1997 1995 1993 1991 1989 1987 1985 1983 1981 1979 1977 1975 1973 1971 1969 1967 1965 0 出所：総務省「科学技術研究調査」各年版 注：科学技術研究調査の技術貿易額は 1971 年度以降しか掲載されていない。 70 年度以前については、日本銀行 「国際収支統計」の特許等使用料支払額（ドルベース）を円単位に換算し、同期間の技術輸入対価支払額 にその変化率を適用して遡及推計 3.2.2 負担源別研究費から組織別研究費への接続 以上のように、科学技術研究調査の研究費は資金の出し手（負担源別）のほか、研究活動の担 い手（組織別）からもみることができる。どの負担源の資金がどの組織に拠出されるかは、負担 源によって大きく異なっていると考えられることから、科学技術イノベーション・モジュールで は研究費を負担源ごとに企業、大学等の組織に配分していく形をとることとした。 以下、各負担源における組織別構成比をみていくが、基本的に各負担源での組織別構成比には 大きな変化がみられなかったため、科学技術イノベーション・モジュールでは負担源別組織別構 成比は外生変数として扱うこととした。 (1) 政府負担研究費における組織別構成比 研究費のうち政府（国・地方公共団体）が負担した研究費がどの組織の研究活動に支出され たかをみると、大学等が 50％前後と最も多く、公的機関・非営利団体もおおむね 40％以上を 占めており、企業等の割合は 10％に満たない。 41 図表 3-10 政府負担研究費における使用組織別構成比 (構成比) 100% 大学等 90% 公的機関・非営利団体 80% 企業等 国・地方公共団体負担 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 2009 2007 2005 2003 2001 1999 1997 1995 1993 1991 1989 1987 1985 1983 1981 1979 1977 1975 1973 1971 1969 1967 1965 1963 1961 1959 0% (年度) 注：1965～70 年度の科学技術研究調査には負担源別・組織別の集計表が掲載されていない。ここでは、組織毎の 研究費計と報告書概要に掲載されていた概算の負担源別計をそれぞれコントロールトータルとし、RAS 法で 推計した内訳の金額を用いて構成比を算出している(以下、同様)。 (2) 民間負担研究費における組織別構成比 民間が資金を負担した研究費は、おおむね 8 割以上が企業等で使用されており、大きな変化 はみられていない。 図表 3-11 民間負担研究費における使用組織別構成比 民間負担 (構成比) 100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 大学等 公的機関・非営利団体 企業等 20% 10% 42 2009 2007 2005 2003 2001 1999 1997 1995 1993 1991 1989 1987 1985 1983 1981 1979 1977 1975 1973 1971 1969 1967 1965 1963 1961 1959 0% (年度) (3) 外国負担研究費における組織別構成比 外国を支出源とする研究費は政府負担や民間負担に比べて研究費の金額が小さいこともあり、 年による構成比の変化が大きい。近年では 9 割前後を企業等が占める状況が続いている。 図表 3-12 外国負担研究費における使用組織別構成比 外国負担 (構成比) 100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 2009 2007 2005 2003 2001 1995 1993 1991 1989 1987 1985 1983 1981 1979 1977 1975 1973 1971 1969 1967 1965 1963 1961 1959 0% 1999 10% 1997 大学等 公的機関・非営利団体 企業等 (年度) (4) 組織別研究費 研究を実施した組織別に研究費の構成比をみると、最大のシェアを占めるのは企業等であり、 1970 年代までは 6 割前後であったシェアが次第に高まり、現在は 7 割前後となっている。 公的機関・非営利団体は 15％前後から 10％弱、大学等はおよそ 30％から 20％へとシェアが低 下している。ただし、大学等のシェアは 1980 年代中盤以降安定しており、2 割前後の横ばいで推 移している。 科学技術イノベーション・モジュールでは、まず負担源別研究費を求め、次に負担源ごとに各 組織に研究費が配分される構造となっており、その研究費の組織ごとの合計額を組織別研究費と して定義している。 43 図表 3-13 研究費の組織別構成比 (％) 100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 2009 2007 2005 2003 2001 1995 1993 1991 1989 1987 1985 1983 1981 1979 1977 1975 1973 1971 1969 1967 1965 1963 1961 1959 0% 1999 10% 1997 大学等 公的機関・非営利団体 企業等 (年度) 注：2001 年度以前は分類が「会社等」 、 「研究機関」、 「大学等」となっている。それぞれ「会社等」を「企業 等」 、 「研究機関」を「公的機関・非営利団体」 、 「大学等」を「大学等」としてデータを接続した。 3.2.3 研究開発ストック 科学技術イノベーション・モジュールでは、先行研究を踏まえ、研究開発ストックを以下のと おり推計し、分析に用いた。 (1) ストックの推計式 ストックは前年度のストックから陳腐化した分を除き、当年度のフローを加算して積み上げる。 SRDt RDt m 1 SRDt 1 ··········································································· (1) SRDt：t 期の R&D ストック、RDt-m：t-m 期の実質研究費（フロー） 、 m：懐妊期間、δ：陳腐化率 なお、初期のストック SRD0 は式(1)を以下のように変形して求める。 SRD0 RD1m ····························································································· (2) g g：R&D ストックの初期時点の平均伸び率 g の値は事前には分からないため、ストックの伸び率とフローの伸び率が等しいと仮定し、初 期時点から 3 年間の平均伸び率で算出した（g が負になる場合は 0 として算出） 。 44 本モジュールでは、この推計式を用いて企業等、大学等、公的機関等の組織別および海外から の技術輸入の 4 分類ごとに研究開発ストックを推計している。 (2) 懐妊期間と陳腐化率 科学技術政策研究所「研究開発関連政策が及ぼす経済効果の定量的評価手法に関する調査(中間 報告)」 、1999 年 6 月ではアンケートを実施し、企業 630、大学・研究機関 932 票の有効回答を得 て集計・分析を行っている。同調査では、研究開発投資の懐妊期間を「研究開発終了後市場に導 入されるまでの期間（民間部門） 」又は「開発の成果が民間企業等において実用化されるまでの期 間（公的部門） 」に研究開発期間の１／２を加えたもの、技術知識の陳腐化率は「その技術を用い て利益が得られた期間（民間部門） 」又は「その研究開発の成果として得られた技術や知識の寿命 （公的部門） 」の逆数として定義している。 この調査結果を踏まえ、本分析では、研究活動を企業等、大学・公的機関等と海外からの技術 輸入の３者に大別し、それぞれ懐妊期間、陳腐化率を以下のように設定した。 本分析での区分 企業等研究費 大学・公的機関等研究費 技術輸入額 懐妊期間 5年 9年 2年 陳腐化率 10.56％ 7.47％ 21.04％ 科学技術政策研究所（1999）の参照先 民間部門研究開発（民間企業計） 公的部門研究開発（公的部門計） 導入知識（民間企業計） なお、研究費を実質化する研究支出デフレーターについては、科学技術研究調査の組織別（企 業等、公的機関・非営利団体、大学等）に算出するものとした。また、ストックの推計をできる だけ長期にわたって行うため、連続したデータが確保できない期間は代替指標の変化率を用いて 遡及推計を行っている。代替指標は、1965～80 年度は昭和 63 年版科学技術研究調査報告書掲載 の昭和 60 年基準の研究支出デフレーター、1955～64 年度は平成 2 年基準国民経済計算における GDP デフレーターを用いている。 また、研究費に関するデータは、基本的には総務省「科学技術研究調査」で捕捉可能な 1959 年度以降としているが、特に企業以外では R&D 投資の懐妊期間が長く、ストックの推計期間が 短くなってしまうことから、 「科学技術研究調査」の前身である「研究機関基本統計調査」を用い て 1955 年度まで遡っている。同様に「科学技術研究調査」の技術輸入額は 1971 年度以降しか把 握できないため、70 年度以前については、日本銀行「国際収支統計」の特許等使用料支払額（ド ルベース）を円単位に換算し、その変化率を適用することで遡及推計している。 (3) 研究支出デフレーター 研究費は人件費、設備購入費等の形で支出されるため、研究支出を実質化するための研究支出 デフレーターはマクロモデルで内生的に導出される価格によって影響を受けるものと考えられる。 企業等においては賃金（W）と民間設備デフレーター（PI）、企業以外では政府最終消費デフレー 45 ター（PCG）と公的固定資本形成デフレーターによって決定されるものとして定式化している。 （企業等研究支出デフレーター） 被説明変数： log(PBRD) 説明変数 定数項 -5.673974 ( -38.155) 推定期間： 自由度修正済決定係数： + log(W) 0.568375 ( 25.478) + log(PI) 0.179122528 ( 2.762) 1965～2008 0.9911 データ数： D.W.比： 44 0.2677 W：一人当たり雇用者報酬、PI：民間企業設備デフレーター （公的機関・非営利団体研究支出デフレーター） 被説明変数： log(PRRD) 説明変数 定数項 -4.984033 ( -55.386) 推定期間： 自由度修正済決定係数： + log(PCG) 0.192482 ( 4.049) + log(PIG) 0.88368179 ( 13.553) 1965～2008 0.9972 データ数： D.W.比： 44 0.2433 PCG：政府最終消費デフレーター、PIG：公的固定資本形成デフレーター （大学等研究支出デフレーター） 被説明変数： log(PERD) 説明変数 定数項 -5.852024 ( -30.343) 推定期間： 自由度修正済決定係数： + log(PCG) 0.4825133 ( 4.736) + log(PIG) 0.775778734 ( 5.551) 1965～2008 0.9917 データ数： D.W.比： 46 44 0.1412 3.2.4 全要素生産性（TFP） 科学技術イノベーション・モジュールに導入する TFP 関数を推定する前に、まず TFP そのも ののデータを推計する必要がある。ここでは、一般的なマクロ経済モデルで用いられる方法に従 い、生産関数を推定し、そのパラメータを使ってソロー残差から TFP を推計するものとする。 (1) 生産関数の推定 ①コブ・ダグラス型生産関数 エコノメイトモデルでは民間資本 K と労働投入 L を要素としたコブ・ダグラス型の生産関数を 採用し、式(2)のように対数変換してタイムトレンド T を入れた形で推定を行っている。本分析で は、以下の点についてエコノメイトモデルから変更を加えた上で生産関数を推定した。なお、推 定された労働分配率は 0.59（=1-0.41）となっている。 エコノメイトの稼働率指数の直近の動きが経済産業省の統計値と若干違うといった部分があったため、以 下の系列については公式統計の値に入れ替えを行った。 製造工業稼働率指数（経済産業省「鉱工業指数」 ） 就業者数（厚生労働省「労働力調査」 ） 総実労働時間（厚生労働省「毎月勤労統計」 ） ） 民間企業資本ストックはエコノメイトによる推計値を利用しているが、一般的なマクロモデルと同様、1 期ラグをとることとした（資本ストックは期末値であり、当期の設備投資が直ちに生産可能な設備になる のではなく、翌期の生産設備になる） リーマンショックに伴う短期的かつ急激な変動が、本来中長期的な関係である生産関数を推定する際に与 える影響を考慮し、2009 年度ダミーを追加。 Y A K L1 ······························································································· (1) ln Y T ln K (1 ) ln L D09 ··························································· (2) Y：実質 GDP、T：タイムトレンド、K：民間企業資本ストック×製造工業稼働率指数 L：就業者数×総実労働時間、D09：2009 年度ダミー（2009 年度のみ 1、他の年度は 0） 47 図表 3-14 コブ・ダグラス型生産関数の推定結果 γ パラメータ t値 -2.6259 ( 推定期間： λ -45.071) α 0.0082 ( 7.084) 2009 年ダミー 0.4144 ( 16.793) 0.0481 ( 2.074) 1970～2009 自由度修正済決定係数： 0.9961 D.W.比： 0.8488 ②CES 型生産関数 コブ・ダグラス型関数はマクロモデルでは非常にポピュラーな関数形であり、一般的に十分 な説明力を持つとされるが、確認のため、コブ・ダグラス型をより一般化し、投入要素間の代 替弾力性について 1 以外の値をとることが可能な CES（Constant elasticity of substitution） 型生産関数による推定を試みた。 Y A K 1 L ln Y T 1 ··············································································· (3) 1 ln K 1 L D09 ······················································· (4) 図表 3-15 CES 型生産関数の推定結果 γ パラメータ t値 推定期間： λ -2.7393 ( -15.568) α 0.0092 ( 5.054) ρ 0.4933 ( 4.173) 2009 年ダミー -0.1211 ( -0.690) 0.0403 ( 1.560) 1970～2009 自由度修正済決定係数： 0.9966 D.W.比： 0.8125 推定された代替パラメータρの有意性は低い、すなわち 0 に近いため、コブ・ダグラス型の 推定結果に近い結果となっている。代替弾力性（生産要素の相対価格が変動したとき、生産要 素投入量の組み合わせがどれほど変化するか）＝１／（１－ρ）≒0.89、労働分配率は 0.51 （=1-0.49）となっている。 本分析では、コブ・ダグラス型でも十分な説明力が得られるものとして TFP の推計や分析に 用いるものとした。 48 (2) 全要素生産性（TFP）の推計 標準のエコノメイトモデルでは TFP という変数は存在せず、対数変換して推定したコブ・ダグ ラス型生産関数に稼働率の最大値を代入したＫ＊、 労働力人口等を代入したＬ＊によって潜在 GDP を定義している。 【エコノメイトモデル】 ln Y * T ln K * (1 ) L* （潜在 GDP のモデル定義式） 本分析では、全要素生産性 TFP を内生化することで、技術進歩による社会経済への影響をモデ ル化するため、新たな変数 TFP を以下のとおり作成し、TFP を利用して潜在 GDP を定義する形 にモデルを変更するものとした。 【本分析で扱うモデル】 TFP ln Y ln K 1 ln L D09 * * *(1 ) Y TFP K L （TFP の算出式） （潜在 GDP のモデル定義式） ただし、ソロー残差には GDP の毎期の振れまで含まれているため、その不規則な変動成分を 除去したうえで TFP を推計する必要がある。データの平滑化には移動平均法等が用いられるが、 移動平均によって平滑化をはかると平均をとる期間の分だけデータの初期が欠落する、元の系列 の変動に遅れて追従した変動パターンを示すといった欠点もあるため、ここでは HP フィルター12 により抽出した TFP のトレンド成分を用いることとした。 12 Hodrick-Prescott（HP）フィルターは系列をトレンド要因と循環要因とに分解する手法のことである。マクロモ デルに HP フィルターを適用して平滑化した TFP を用いる方法は日本銀行の Q-JEM モデル、内閣府の都道府県 別経済財政モデル等でも採用されている。 49 図表 3-16 TFP の推移 (2000年度=100) 115 110 105 100 95 90 85 80 TFP 75 TFP(HPフィルタ後) 2009 2007 2005 2003 2001 1999 1997 1995 1993 1991 1989 1987 1985 1983 1981 1979 1977 1975 1973 70 (年度) この TFP について前期比をとり、成長率の推移をみたものは以下のとおり。 図表 3-17 TFP 成長率の推移 TFP成長率 8.00% 6.00% 4.00% 2.00% 0.00% -2.00% -4.00% 1.60% TFP(HPフィルタ後)成長率 1.40% 1.20% 1.00% 0.80% 0.60% 0.40% 0.20% 0.00% 50 2009 2007 2005 2003 2001 1999 1997 1995 1993 1991 1989 1987 1985 1983 1981 1979 1977 1975 1973 -6.00% (年度) (3) 全要素生産性（TFP）関数 本分析では、図表 3-17 に示した HP フィルター後の TFP を採用し、このデータに基づいて分 析を行った。なお、科学技術イノベーション・モジュールでは、 「第 1.2 節 研究開発活動の生産 性への影響分析の手法」に示した考え方に則り、全要素生産性の変動要因として研究開発に着目 した関数を推定した。 TFP 関数の推定方法には大きく分けて収益性推定アプローチ、弾力性推定アプローチがあるが、 様々な角度から関数の定式化を試行した結果13、以下の TFP 関数を採用した。 被説明変数： Δ log(TFPF) 説明変数 Δ log(SRDB) 0.0336108 ( 2.728) + Δ log(SRDR+SRDE) 0.0500195 ( 3.276) + Δ log(STI) 0.0466752 ( 8.060) + D85C*Δ log(SRDR+SRDE) 0.0723758 ( 8.126) 1971～2009 0.5536 推定期間： 自由度修正済決定係数： データ数： D.W.比： 39 1.2218 TFPF：HP フィルター済 TFP、SRDB：企業等研究開発ストック、SRDE：大学等研究開発ストック、 SRDR：公的機関等研究開発ストック、STI：導入知識ストック、D85C：1985 年度以降ダミー この TFP 関数では、企業、大学・公的機関、技術輸入を分離して取り扱うことで、それぞれが 生産性に与える影響の違いを反映できる構造となっており、たとえば企業の研究開発ストックが 1％増加すると TFP が 0.03％上昇するといった関係が推定されている。 図表 3-18 TFP 関数における研究開発ストックの弾力性パラメータ 弾力性パラメータ 企業等研究開発ストック 0.03 大学・公的機関等研究開発ストック 導入知識ストック 13 詳細は「参考資料 A.4 0.05 （1985 年度以降は 0.12） 0.05 TFP 関数の推定」を参照。 51 ただし、このパラメータはあくまでもこの TFP 関数によって推定されたものであり、TFP や 研究開発ストックの推計方法、関数の推定期間等が異なれば当然変わりうるものであるほか、TFP の変動要因として研究開発のみをとりあげている点には留意されたい。 なお、関数形や変数の構成はやや異なるが IMF の MULTIMOD 3 拡張版における TFP 関数で は、研究開発ストックの弾力性パラメータは 0.24（第 1.1.3 小節を参照）であり、本分析で採用 した TFP 関数のパラメータと大きく異なってはいない。 そのほか、TFP 関数の実績値と推計値の推移から判断すると、70 年代後半の TFP 成長率の急 速な低下と導入知識ストックの減少が、同時期に発生しているために導入知識ストックのパラメ ータが大きく推定されている可能性についても留意すべきと考えられる。現実には、同じ技術輸 入であっても、高度成長期における海外技術のキャッチアップを目的としたものと、近年のグロ ーバル化が進む中での海外子会社からの技術移転等では性格が異なっていること等が考えられる が、定量的な評価が困難なため本調査では上式に基づいて分析を行った。 図表 3-19 TFP 関数の実績値と推計値の比較 0.016 dlog(TFPF) 0.014 推計結果 0.012 0.010 0.008 0.006 0.004 52 2009 2007 2005 2003 2001 1999 1997 1995 1993 1991 1989 1987 1985 1983 1981 1979 1977 1975 1973 1971 0.000 (年度) 0.002 3.2.5 その他の関数及び定義式 以上が科学技術イノベーション・モジュールを構成する主要な変数である。本分析では、この モジュールに、マクロエコノメトリクス研究会「エコノメイト年次マクロ経済モデル 2011 年版 緊急改訂版 2011.04ver」をベースとして開発したマクロ経済モデルを接続した分析を試行した。 したがって、科学技術イノベーション・モジュール以外のモデル構造の多くはエコノメイトモデ ルに依拠しているが、本調査で研究開発投資の経済に与える影響を分析するにあたり、一部改修 している。 モデルの関数、定義式について、主に改修を行った点は以下のとおりである。なお、第 4.2.4 小節に示した生産関数および TFP の変更に伴って潜在 GDP のデータが変わったことにより、潜 在 GDP を説明変数とする関数で推定パラメータが変わったもの等、本質的でない変更について は以下に含めていない。 (1) 民間企業設備投資 エコノメイトモデルでは、設備投資関数は「資本係数の可変性も考慮に入れた利潤原理を採用」 して定式化されている。 本分析では変数 TFP を追加し、潜在 GDP の系列も入れ替えているため、 エコノメイトモデルに採用されている関数とは若干パラメータが異なっているが、推定結果は以 下のとおりである。 被説明変数： IP 説明変数 定数項 62509.121 ( 5.579) + (YCB-TC+DPN)/PI+(YCB(-1)-TC(-1)+DPN(-1))/PI(-1) 8.7643165 ( 1.787) + INTN-@PCH(PI)*100 -722.3033 ( -1.078) + LOG(GDPP/KP(-1)) -77125.7 ( -5.108) + D88 13764.74373 ( 2.956) 1977～2008 0.9401 データ数： D.W.比： 推定期間： 自由度修正済決定係数： + D89C91 20491.751 ( 7.005) 32 1.1290 IP：民間企業設備投資、YCB：民間法人企業所得（配当受払前） 、TC：法人税、 DPN：民間企業設備資本減耗、PI：民間企業設備投資デフレーター、INTN：貸出約定平均金利、 GDPP：潜在 GDP、KP：民間企業資本ストック log()：自然対数関数、dlog()：自然対数関数の階差、@pch()：前期比関数、A(-x)：変数 A の x 期ラグ、 各変数の下の数値は上段が推定されたパラメータ、下段の括弧内は t 値。 この関数を採用したモデルでは TFP が上昇し、生産性が向上することで潜在成長力が高まると、 第 4 項（GDPP/KP）が大きくなり、設備投資を抑制する方向に作用すると考えられる。 本分析では、各国の主要な官公庁、中央銀行等のマクロモデルで主流となっているハイブリッ ド型モデル（経済理論と整合的な長期の均衡関係と短期の変動に対する追跡力をともに表現した 53 モデル）で採用されているエラーコレクション型 14 の設備投資関数を採用することとし、 MEAD-RIETI モデル（経済産業研究所）にならって以下のような定式化を試みた。 長期的に生産資本と潜在生産力（GDPP）の関係に一定の共和分関係を想定し、資本の限 界生産力が実質資本価格に等しくなるという長期均衡式を考え、短期的には企業所得や自 己ラグによって影響を受けるとする形で定式化している。 なお、MEAD-RIETI モデルでは GDP との共和分関係を想定していたが、本分析では潜在 GDP は企業の期待成長力の代理指標であり、長期的には GDP と GDPP は価格等によって 調整され、収束していくものとみなして潜在 GDP との共和分を想定している。 新古典派投資理論は、企業の利潤最大化行動から得られる最適な資本ストック量と既存の 資本ストック量の差分を埋める形で設備投資量が決定されると考える。ただし、資本スト ックは瞬時に変更可能な生産要素ではないので、最適な資本ストック量と既存の資本スト ック量の差分の一部が設備投資として実現する。 14 エラーコレクションモデルとは「誤差修正」の字義のとおり、長期的な均衡関係から生じる誤差を短期的な関 係で調整してゆくモデルを指す。 54 （長期の関係式） 被説明変数： IP/KP(-1) 説明変数 定数項 0.1461793 ( 35.587) 推定期間： 自由度修正済決定係数： + LOG(KP(-1)/GDPP)+RCC/100 -0.077066 ( -2.913) 1977～2008 0.1945 データ数： D.W.比： 32 0.2577 （設備投資関数） 被説明変数： DLOG(IP) 説明変数 定数項 -0.01315 ( -0.753) + DLOG(IP(-1)) 0.1063486 ( 0.446) + DLOG((YCB-TC+DPN)/PI) 0.190676249 ( 1.486) + DLOG(GDP(-1)) 1.6170467 ( 2.149) + ERR_IP(-1) -0.667323 ( -1.097) + D92 -0.0638326 ( -1.110) 1978～2008 0.5173 データ数： D.W.比： 推定期間： 自由度修正済決定係数： + D93 -0.121067 ( -2.165) 31 2.0291 RCC：実質資本コスト、ERR_IP：長期均衡式の推計誤差 なお、資本コストの定義には様々なものがあるが、今回は MEAD-RIETI モデルを踏まえ、 以下のように定義して作成した。 1 PVDPt INTN t PI t *100 DPt *100 RCC t PI t1 KPt 1 1 CPTAX t PVDP：減価償却の割引現在価値、CPTAX：法人税率、DP：民間企業固定資本減耗 (2) 完全失業率 エコノメイトモデルにおける失業者、雇用者など労働関係の変数について、関数や定義式を以 下のように改変することで、労働市場の需給や人口関連変数との整合性が確保されるよう改修し た。 労働参加率（NL／15 歳以上人口）を新規作成し、モデル上は１５歳以上人口に対する比 率で労働力人口を求める。 失業率関数を新設し、内生化する（以下では、財市場の需給の影響を受けて変動し、徐々 に調整される構造で、GDP からみた労働分配率が高まると失業率の上昇要因となりうる 形） 。 労働力人口と失業率で就業者数を求める。 55 雇用者比率（LW／L）を新規作成し、モデル上は就業者に対する比率で雇用者数を求める。 （完全失業率） 被説明変数： URATE/100 説明変数 定数項 0.0025752 ( 0.378) + GDPGAP -0.102839 ( -6.686) + YW(-1)/GDPN(-1) -0.007253729 ( -0.520) 1970～2009 0.9737 データ数： D.W.比： + URATE(-1)/100 0.811917 ( 23.037) 推定期間： 自由度修正済決定係数： 40 1.9914 URATE：失業率、GDPGAP：GDP ギャップ 、YW：雇用者所得、GDPN：名目 GDP 15 （その他の定義） NL=(POPT-POP14)*RLP/10 U=NL*URATE/100 L=NL-U LW=L*RLW/100 LU=L-LW NL：労働力人口、POPT：総人口、POP14：14 歳以下人口、 RLP：'労働参加率(15 歳以上人口に占める労働力人口の割合） 、U；完全失業者数、L：就業者数、 LW：雇用者数、RLW：雇用者比率（就業者数に占める雇用者の割合） 、LU：個人業主数 15 エコノメイトモデルの GDPGAP は GDPP/GDP で定義、算出されているが、内閣府等で用いられている一般的 な定義にならい、(GDP-GDPP)/GDPP で定義しなおしている。 56 第 3.3 節 MaeSTIP の全体構造 前節で紹介した研究開発のフロー、ストックの推計と生産性への影響を取り扱う「科学技術イ ノベーションブロック」とエコノメイトベースのマクロ経済モデルを接続することにより、研究 開発が社会経済に影響を与え、そうした社会経済の動向がまた研究開発に影響を及ぼすというダ イナミズムを盛り込んだシミュレーションを試行することが可能となる。 この両者を接続したモデル、MaeSTIP（Macroeconomic Model for Science, Technology and Innovation Policy）について、以下、モデルの基本的な構造を概説する。 3.3.1 労働・生産、支出、賃金・物価ブロック 総需要は、実質所得や習慣要因、物価上昇が加味された民間消費、実質法人所得の増加、実質 金利および潜在 GDP／民間資本ストックの減少関数である民間設備等の民間需要、外生である政 府消費や公的固定資本形成、内外の価格差や所得効果によって変化する輸出入によって構成され る。 一方、総供給はコブ・ダグラス型生産関数に基づいて、内生化された民間資本ストック、労働 供給、全要素生産性上昇率によって潜在 GDP が定まる。一般的なマクロモデルでは外生変数と して扱われることが多い全要素生産性（TFP）を、研究開発活動によって変動しうる構造として いる点が本モデルの最大の特徴である。 以上の需給から定まるギャップが物価を変動させる。物価のキーとなっているのは国内企業物 価指数（CGPI）であり、このキーデフレーターの変動が消費や設備投資など各需要項目のデフレ ーターへと波及していく。物価の上昇は金利の上昇につながり、物価や金利は民間消費をはじめ とする国内需要のほか、海外との相対価格を変化させ、輸出入に影響を与える。こうして、需給 ギャップは中長期的に調整され、縮小していくこととなる。 このように供給サイドからの長期成長経路、短期的な消費や設備投資等の需要の変動、両者の ギャップの均衡調整プロセスをモデル化することで、研究開発活動やその他の政策効果、外的要 因の影響を需要と供給両面から検討できる構造としている。 57 図表 3-20 MaeSTIP の労働・生産、支出、賃金・物価ブロックにおける主要変数の相互関係図 可処分所得 公定歩合 一人あたり 雇用者所得 貸出金利 GDPギャッ プ 【労働・生産ブロック】 完全失業 率 就業者あ たりGDP 【賃金・物価ブロック】 名目GDP 雇用者数 潜在GDP 雇用者 比率 GDPデフ レータ 実質GDP 就業者数 消費者物 価指数 【支出ブロック】 雇用者所得 労働 参加率 一人あたり 雇用者所得 民間消費 労働力人口 民間消費デ フレータ 15歳以上 人口 65歳以上 人口 住宅ストック 民間住宅デ フレータ 民間住宅 企業物価 指数 総人口 民間資本 ストック TFP 科学技術イノベーション ブロックより ※ 各 ス ト ッ ク の 減 耗 分 は 国 民 所 得 へ 民間設備 民間設備デ フレータ 法人所得 法人税 政府消費 政府消費デ フレータ 公的資本 公的資本デ フレータ ※ 各 デ フ レ ー タ ー は W や C G P I 、 他 の デ フ レ ー タ 等 で 説 明 世界輸出 物価 輸出 輸出デフ レータ 世界貿易 …外生変数 …内生変数 為替レート 原油輸入 原油価格指 数 原油価格 ($) その他輸入 輸入デフ レータ 輸入デフ レータ($) 3.3.2 分配ブロック 所得の分配は、まず名目 GNP から消費税率を乗じて求めた間接税や固定資本減耗等を差し引 き、国民所得が決定される。法人企業所得や財産所得は名目 GNP と金利等によって決定され、 雇用者所得は賃金に雇用者数を乗じることで求まる。法人所得からは法人税、個人所得からは個 人直接税や社会保障負担が決定され、定義によって家計可処分所得が求まる。こうして決まった 所得が民間消費や民間設備投資といった需要に影響を与える。 58 図表 3-21 MaeSTIP の分配ブロックにおける主要変数の相互関係図 貸出金利 消費税率 名目GNP 【分配ブロック】 間接税 国民所得 財産所得 法人所得 法人所得(配 当受払後) 法人税 社保給付 雇用者所得 個人所得 可処分所得 個人直接 税 家計営業 余剰 個人企業 所得 社保負担 3.3.3 科学技術イノベーションブロック まず、研究活動の資金（政府負担および民間負担） 、および海外からの技術輸入額は名目 GDP に対する比率（外生）によって求められる。ただし、政府負担研究費については、まず国と地方 を合計した科学技術関係経費総額が対名目 GDP 比で求められ、その額に科学技術関係経費と政 府負担研究費のコンバータを乗じることで求める。 政府／民間／外国により負担された研究資金は、その資金を受けた企業等／公的機関・非営利 団体／大学等における研究活動につながる。負担された資金がどの組織で使われるかは、研究活 動の負担源別・組織別のマトリクスから算出されたコンバータを介して決定される。 企業等／公的機関・非営利団体／大学等の使用研究費は、それぞれの研究支出デフレーターで 除して実質研究費が求められる。研究支出デフレーターはマクロモデルの民間企業設備投資や政 府消費支出等デフレーターによって求められる。 技術輸入については、企業等／公的機関・非営利団体／大学等の研究費を名目、実質でそれぞ れ合算した後に除してインプリシットに算出した総研究支出デフレーターを用いて実質化される。 59 図表 3-22 MaeSTIP の科学技術イノベーションブロックにおける主要変数の相互関係図 【科学技術イノベーションブロック】 民間設備デ フレータ等 TFP 経費・研究 費比率 （負担源別研究費） （使用組織別研究費） 政府負担 企業等 科学技術関 係経費 （使用組織別 実質研究費） （研究開発 ストック） 企業等(実質) 企業研究開発 ストック RRD_G2B 企業等R&D デフレータ RRD_G2R タイムラグ RRD_G2E 陳腐化率 公的機関・ 非営利団体 民間負担 大学・公的機関等研 公的等(実質) 究開発ストック RRD_P2B 公的等R&D デフレータ RRD_P2R タイムラグ RRD_P2E 陳腐化率 大学等 外国負担負担 大学等(実質) RRD_F2B 大学等R&D デフレータ RRD_F2R RRD_F2E 総R&Dデフ レータ 名目GDP 技術輸入 導入知識ス トック 実質技術輸入 タイムラグ 陳腐化率 これらの研究開発活動は、知識ストックとして蓄積され、モデルの TFP に影響を与えることで、 生産性の上昇によるコストの削減、物価の下落等といった形で社会経済の様々な場面に影響を及 ぼす。さらに、経済成長が名目 GDP をとおしてふたたび研究開発に影響を及ぼすことで、研究 開発と経済成長の中長期的なダイナミズムを考慮した構造となっている。 60 第 3.4 節 科学技術イノベーション政策による経済効果シミュレーションの試行 本調査で構築した MaeSTIP の挙動、動学的特性を確認するとともに、研究開発投資の経済効 果について検討する際の参考として、以下のとおりシミュレーションを試行した。 3.4.1 シミュレーションの前提 本分析では一定の懐妊期間を想定していること、社会経済の動きの中で供給サイドの効果が需 要にあらわれるまでには時間がかかることを考慮し、参考としてシミュレーション期間は 2050 年度までで実施することとした。 シミュレーションは、基準ケース（ベースラインケース）とインパクトケースの 2 ケースにつ いて実施した。 「基準ケース」は政府見通し等から妥当と思われる想定を与え、そのままシミュレーションを 行ったケースである。一方、 「インパクトケース」は研究開発について基準ケースとは異なった想 定を与え、その他の条件は全て基準ケースと同じとしてシミュレーションを行ったものである。 具体的なシミュレーションの前提条件は以下のとおりとした。 (1) 研究開発関連の想定 MaeSTIP では、研究活動の資金源となる、科学技術関係経費、民間負担・外国負担研究費、技 術輸入額は名目 GDP 比に対する比率で内生化している。 この比率の将来値は、基準ケースでは最終実績値（2010 年度値）と同率のまま推移するものと し、インパクトケースでは第 4 期科学技術基本計画を踏まえ、計画期間中（2011～15 年度）の科 学技術関係経費の総額 25 兆円、2010 年度の経費額から毎年 6％率成長という想定に整合するよ う名目 GDP 比を設定し、 計画期間終了後は最終年次の対名目 GDP 比率で固定して延長している。 同様に、民間負担研究費についても 2011 年度以降対名目 GDP 比を 3％に固定した。 図表 3-23 2011 年度以降についての名目 GDP 比の将来想定 基準 標準ケース 2010年度値で固定 科学技術関係経費 0.89％ 民間負担研究費 外国負担研究費 技術輸入額 2.91％ 0.01％ 0.11％ インパクトケース 第4期基本計画を踏まえた総額目標 経費が6％成長となるよう段階的に上昇 2015年度以降GDP比1％ 2011年度以降3％ (同左) (同左) なお、科学技術関係経費の金額については第 2.2 節に示したとおり、第 4 期基本計画期間につ 61 いて毎年 6％成長、総額 25 兆円という設定をベースとし、この経費額とモデルの基準ケースで推 計された名目 GDP であらためて比を算出すると、2010 年度は 0.89％となり、インパクトケース ではそこから段階的に上昇して、2015 年度には 1.08％となる。インパクトケースにおける GDP 比はこの値とし、16 年度以降は 15 年度と同率のまま推移すると想定した。 また、科学技術研究調査の負担源別研究費のうち政府負担研究費は、民間など他の負担研究費 と異なり、科学技術関係経費（国・地方計）にコンバータをかけることで求める形としている。 コンバータの値は、実績期間中は政府負担研究費÷科学技術関係経費（国・地方計）、将来期間は 最終実績と同値としている。 そのほか、政府、民間、外国の負担研究費が企業等、公的機関・非営利団体、大学等でそれぞ れ使用される割合についても最終実績値と同率のまま推移すると想定している。 (2) マクロ経済の前提 政府支出や人口成長率、為替、原油価格など外生変数の将来想定については、内閣府「経済財 政の中長期的試算」 （平成 24 年 1 月 24 日）など政府の見通しやエコノメイトモデル等、以下に 挙げた諸機関の将来見通しを元に設定した。ただし、将来人口を除いて、それぞれ 2030 年程度 までの見通しであり、本分析ではその伸びに合わせて機械的に 2050 年度まで伸ばしている点に 留意されたい。 内閣府「経済財政の中長期試算（平成 24 年 1 月 24 日） 」 国立社会保障・人口問題研究所「日本の将来推計人口（平成 24 年 1 月推計） 」中位推計 厚生労働省「平成 21 年財政検証」の年金給付額、 「医療費等の将来見通し及び財政影響試 算（平成 22 年 10 月 25 日） 」の医療給付費の将来見通し エコノメイトモデル（2011 年 4 月版）の将来予測シミュレーション時の想定 62 エコノメイトモデルの将来予測の前提 シミュレーション期間： 2020年度まで 変数 名目公的固定資本形成 想定 2010年は▲3％、11年以降は▲1％ 政府最終消費 全期間0.5％ 社会保障給付 2009、10年は2.5％、11年以降は2％ 公定歩合 世界工業製品輸出物価指数 全期間0.3％で固定 2010年は2％、11年以降は3％ 世界貿易 2010年は3％、11年以降は4％ 外国為替相場 2010年は87円、11年は82円、以降は2020年の110円まで段 階的に円安進行 2010年は80ドル／バレル、11年90、12年100、以降は20年 の120まで段階的に上昇 全期間3％ 原油価格 その他の財貨・サービスの 輸入デフレータ($) 実質海外への要素所得 実質海外からの要素所得 消費税率 2010年は1％、11年以降は5％ 2010年は1％、11年以降は5％ 2012年に7％、13年に8％、14年に10％に引き上げ 総人口 65歳以上人口 労働力人口 2009、10年は▲0.1％、11年以降は▲0.4％ 2009、10年は2.1％、11年以降は2％ 2010年は▲0.6％、11年以降は▲0.8％ 所定内労働時間 公的企業所得 補助金 統計上の不突合 TFP上昇率 2010年は▲0.4％、11年以降は▲0.2％ 全期間1.5％ 2009～15年まで▲2％、16年以降は固定 2009年以降▲2％ モデル上存在せず（タイムトレンドで永続的に定率で成長） 内閣府「経済財政モデル」 「経済財政の中長期試算」(H24.1.24)の前提 MaeSTIPで試行したシミュレーションの前提 2023年度まで 参考として2050年度まで 想定 足元は政府予算案、2013～14年度は中期財政フレーム、以 降は社会保障関係は高齢化要因で増加、それ以外の支出 は実質横ばい（物価上昇率並み増加） 想定 「平成24年度の経済見通しと経済財政運営の基本的態度」よ り名目伸び率を想定。2013、14年度は名目で横ばい、以降 は実質で横ばい IMF世界経済見通しを踏まえ、年率0.6～1.4％ 厚生労働省「平成21年財政検証」、「医療費等の将来見通し 及び財政影響試算（平成22年10月25日）」の給付額推計結 果を元に将来の伸びを想定。 （エコノメイトの想定に合わせ延長） 2010は2.6％、2011は7％、12は1.1％、2013以降は0.3％ （IMF WEO2011Sep。WEOでは16年まで） 本モデルでは為替が外生で調整されないため、伸びをやや 緩めた(2020年まで3％、以降1％） （エコノメイトの想定に合わせ延長） IMF世界経済見通しを踏まえ、年率4.3～5.3％（慎重シナリ オ）、3.2から4.2％（成長シナリオ） （内生。短期的には内外金利差の影響、長期的には物価上 昇率格差を相殺するように変動） IEA世界エネルギー見通しの上昇率 （エコノメイトの想定に合わせ延長） （世界輸出物価と同率で延長） 2014年4月に8％、2015年10月に10％に引き上げ 労働参加率は足元の水準で横ばい（慎重シナリオ）、女性・ 高齢者を中心に上昇（成長シナリオ。30～34歳女性で67％ から2023年度75％） 足元は0.2％、以降20年代初頭に1.1％まで上昇（慎重シナリ オ）、20年代初頭に1.9％まで上昇（成長シナリオ） 63 GDPとGNPの乖離が大きくなる(国民所得にまわるのはGNP） ため、全期間1％と想定 モデルが年度単位データのため、2014年度8％、2015年度 9％、2016年度以降10％ 日本の将来推計人口（平成24年1月推計）中位推計値に入 れ替え 人口の想定と整合を取るため、労働参加率に変更し、足元の 水準で固定 （エコノメイトの想定に合わせ延長） （エコノメイトの想定に合わせ延長） （エコノメイトの想定に合わせ延長） （エコノメイトの想定に合わせ延長） （研究開発投資による内生変数） 3.4.2 シミュレーション試行結果 科学技術イノベーション政策の総額目標の効果について MaeSTIP で推計したシミュレ ーション結果のうち、主要な変数について以下にとりまとめた。基本的には基準ケースと インパクトケースの差が政策目標の効果であり、両ケースの差分を中心にとりあげている が、参考としてシミュレーションによる推計値の水準も掲載した。 (1) 科学技術イノベーション政策の総額目標による研究開発の拡充 インパクトケースでは、第 4 期基本計画中の科学技術関係経費（国・地方計）を総額 25 兆円まで増加させ、計画期間終了時点の経費の対名目 GDP 比を維持する。結果として、科 学技術関係経費は 2010 年度に 4.2 兆円であったが、2015 年度には基準ケースで 4.6 兆円、 インパクトケースで 5.6 兆円と 1 兆円の差が生じている。第 4 期基本計画期間中（2011～ 2015 年度）の差額は累計すると 3.0 兆円となる。GDP 比を計画終了時点から一定としてい るため、以降も差額が累積し、2020 年度までで 8.5 兆円、2030 年度までで 21.0 兆円、2050 年度までで 48.8 兆円に達する。 図表 3-24 科学技術関係経費（国・地方計）のシミュレーション結果 科学技術関係経費(国・地方計) 兆円 10 25.0% 9 8 20.0% 2010 2015 2020 2030 2040 2050 7 6 15.0% 5 4 10.0% 3 2 (単位:兆円) 標準 インパクト 乖離率 差分 基準 乖離幅 ケース ケース (％) 累計 4.2 4.2 0.0 0.0% 0.0 4.6 5.6 1.0 21.4% 3.0 5.4 6.6 1.2 21.3% 8.5 6.2 7.5 1.3 20.8% 21.0 6.7 8.1 1.4 20.6% 34.3 7.4 8.9 1.5 20.6% 48.8 5.0% 1 第4期計画期間（2011～2015年度）総額 （億円） 基準 標準 インパクト 差分 220,199.0 250,345 30,146 基準 標準ケース インパクトケース 2049 2046 2043 2040 2037 2034 2031 2028 2025 2022 2019 2016 2013 2010 2007 2004 0.0% 2001 0 乖離率 科学技術関係経費に計上される予算の全てが政府負担研究費となるわけではない。本モ デルでは研究費÷経費の比を 2010 年度実績の 0.8 で将来期間も固定しているため、たとえ ば 2015 年度の政府負担研究費は基準ケースで 3.6 兆円、 インパクトケースで 4.4 兆円と 0.8 兆円の差となっている。その他の時点についても研究費÷経費の比は一定のため、科学技 術関係経費の結果に約 0.8 を乗じた結果となっている。 64 図表 3-25 政府負担研究費のシミュレーション結果 8 兆円 25.0% 7 20.0% 6 5 15.0% 4 10.0% 3 2 政府負担研究費 5.0% 1 0.0% 2001 2004 2007 2010 2013 2016 2019 2022 2025 2028 2031 2034 2037 2040 2043 2046 2049 0 基準 標準ケース インパクトケース 乖離率 2010 2015 2020 2030 2040 2050 (単位:兆円) 基準 標準 インパクト 乖離率 差分 乖離幅 ケース ケース (％) 累計 3.3 3.3 0.0 0.0% 0.0 3.6 4.4 0.8 21.4% 2.4 4.3 5.2 0.9 21.3% 6.7 4.9 5.9 1.0 20.8% 16.6 5.3 6.4 1.1 20.6% 27.1 5.8 7.0 1.2 20.6% 38.5 科学技術関係経費（国・地方計）のうち一定の割合が政府負担研究費となり、民間や外 国が負担した研究費はそれぞれ企業や公的機関、大学等に供給され、研究活動に支出され る。デフレーターで実質化した研究費総額は、2015 年度までの基準ケースとインパクトケ ースの差額を累計すると 5.0 兆円となる。以降、20 年度までで 12.0 兆円、30 年度までに 27.3 兆円、50 年度までに 60.3 兆円となる。 図表 3-26 実質研究費総額のシミュレーション結果 兆円 30 8.0% 7.0% 25 6.0% 20 5.0% 15 4.0% 実質国内研究費総額 3.0% 10 2.0% 5 1.0% 標準ケース 基準 インパクトケース 乖離率 2049 2046 2043 2040 2037 2034 2031 2028 2025 2022 2019 2016 2013 2010 2007 2004 0.0% 2001 0 2010 2015 2020 2030 2040 2050 (単位:兆円) 基準 標準 インパクト 乖離率 差分 乖離幅 ケース ケース (％) 累計 18.4 18.4 0.0 0.0% 0.0 19.9 21.3 1.3 6.7% 5.0 21.7 23.2 1.4 6.7% 12.0 23.2 24.7 1.6 6.8% 27.3 23.9 25.6 1.7 6.9% 43.5 24.5 26.2 1.7 6.9% 60.3 R&D の懐妊期間を企業で 5 年、大学・公的研究機関等で 9 年としているため、フローの 研究開発費の増加は研究開発ストックにただちには反映されない。総研究開発ストックに おける基準ケースとインパクトケースの差額は 2015 年度の時点では 0 であり、2020 年度 65 でも 2.1 兆円（1.1％）にとどまっている。ただし、インパクトケースでは常に研究開発額 が基準ケースを上回っているため、 次第にストックの乖離も大きくなり、2030 年度には 10.1 兆円、2050 年度には 17.6 兆円となる。 図表 3-27 総研究開発ストックのシミュレーション結果 300 兆円 8.0% 7.0% 250 6.0% 200 5.0% 150 総研究開発ストック 4.0% 3.0% 100 2010 2015 2020 2030 2040 2050 2.0% 50 1.0% 0.0% 2001 2004 2007 2010 2013 2016 2019 2022 2025 2028 2031 2034 2037 2040 2043 2046 2049 0 標準ケース 基準 インパクトケース (単位:兆円) 標準 インパクト 乖離率 基準 乖離幅 ケース ケース (％) 150.5 150.5 0.0 0.0% 167.8 167.8 0.0 0.0% 181.0 183.0 2.1 1.1% 210.9 220.9 10.1 4.8% 232.3 247.2 14.9 6.4% 245.5 263.1 17.6 7.2% 乖離率 (2) 科学技術イノベーション政策の総額目標の経済効果 このような研究開発ストックの増加によって、TFP 成長率は 2020 年度に 0.05％ポイン ト、2030 年度に 0.07％ポイント押し上げられる。以降は逓減し、2050 年度には両ケース の乖離幅は 0.01％ポイントまで縮小する。 図 3-28 TFP 成長率のシミュレーション結果 0.90 ％ 0.14 0.80 0.12 0.70 0.10 0.60 0.50 0.08 0.40 0.06 0.30 TFP成長率 標準 基準 0.04 0.20 0.02 0.00 0.00 2001 2004 2007 2010 2013 2016 2019 2022 2025 2028 2031 2034 2037 2040 2043 2046 2049 0.10 標準ケース 基準 インパクトケース 乖離幅 2010 2015 2020 2030 2040 2050 ケース 0.79 0.66 0.70 0.63 0.50 0.42 (単位:％) インパクト 乖離幅 ケース 0.79 0.00 0.66 0.00 0.75 0.05 0.70 0.07 0.52 0.02 0.43 0.01 66 こうした TFP の変化を反映し、我が国経済の供給能力を示す潜在 GDP も増加する。基 準ケースとインパクトケースの乖離率は 2020 年度に 0.1％、2030 年度に 1.1％、50 年度に 2.1％となる。 図表 3-29 潜在 GDP のシミュレーション結果 兆円 800.0 2.5% 700.0 2.0% 600.0 1.5% 500.0 400.0 1.0% 300.0 潜在GDP 0.5% 200.0 0.0% 100.0 基準 標準ケース インパクトケース 2049 2046 2043 2040 2037 2034 2031 2028 2025 2022 2019 2016 2013 2010 2007 2004 -0.5% 2001 0.0 2010 2015 2020 2030 2040 2050 (単位:兆円) 標準 インパクト 乖離率 差分 基準 乖離幅 ケース ケース (％) 累計 613.2 613.2 0.0 0.0% 0.0 623.0 623.0 -0.0 0.0% -0.0 650.6 651.3 0.6 0.1% 1.4 706.2 714.3 8.1 1.1% 48.7 721.1 734.0 12.9 1.8% 158.8 711.4 726.6 15.2 2.1% 302.1 乖離率 TFP 成長率の上昇による潜在成長率の上昇、物価の下落に反応し、民間設備投資が誘発 される。また、生産性の上昇による生産コストの低下により、海外に対する価格優位が働 き、輸出も増加する。結果として、実質 GDP でみると 2020 年度の乖離率はほぼ 0％であ るが、2030 年度に 0.2％、2050 年度に 0.5％となる。 図表 3-30 実質国内総生産のシミュレーション結果 兆円 800.0 0.6% 700.0 0.5% 600.0 0.4% 500.0 400.0 0.3% 300.0 実質国内総生産 0.2% 200.0 0.1% 100.0 標準ケース 基準 インパクトケース 乖離率 2049 2046 2043 2040 2037 2034 2031 2028 2025 2022 2019 2016 2013 2010 2007 2004 0.0% 2001 0.0 2010 2015 2020 2030 2040 2050 (単位:兆円) 標準 インパクト 乖離率 差分 基準 乖離幅 ケース ケース (％) 累計 529.4 529.4 0.0 0.0% 0.0 563.3 563.3 0.0 0.0% 0.0 603.9 603.9 0.1 0.0% 0.1 639.6 641.0 1.4 0.2% 7.1 659.1 661.7 2.6 0.4% 28.8 672.9 676.1 3.2 0.5% 58.6 67 基準ケースとインパクトケースの差額を投入側である実質研究費（図表 3-26）、その効果 である実質 GDP（図表 3-30）とで比較すると、実質国内研究費のフローの差額は 2011 年 度に 0.7 兆円で、2015 年度には 1.3 兆円、以降は微増で推移する。一方、実質 GDP では 2020 年度まではほぼ 0 であるが、2031 年度には研究費のインパクトを上回る。以降も拡 大傾向が続き、2050 年度には実質 GDP の差分は研究費の差分の約 1.9 倍となっている。 3.5 (兆円) 基準 標準とインパクトケースの差額の推移 実質国内研究費総額 3.0 実質国内総生産 2.5 2.0 1.5 1.0 2011 2013 2015 2017 2019 2021 2023 2025 2027 2029 2031 2033 2035 2037 2039 2041 2043 2045 2047 2049 0.0 （年度） 0.5 この差額を各年度までの累積でみると、実質 GDP の累積差額は 2020 年度までで 0.1 兆 円、2030 年度までで 6.7 兆円、2050 年度までで 58.6 兆円となり、実質研究費総額の累計 差額にほぼ相当する規模となっている。 70.0 60.0 (兆円) 基準 標準とインパクトケースの差分累計額の推移 実質国内研究費総額 実質国内総生産 50.0 40.0 30.0 20.0 2011 2013 2015 2017 2019 2021 2023 2025 2027 2029 2031 2033 2035 2037 2039 2041 2043 2045 2047 2049 0.0 （年度） 10.0 68 なお、これらの金額は実質ベースであり、生産性の上昇により物価が下落しているので、 名目 GDP からみると一貫してインパクトケースが基準ケースを下回っている。総供給であ る潜在 GDP（図表 3-29）と比較して総需要である実質 GDP（図表 3-30）の伸びが小さい ということは、インパクトケースの方が GDP ギャップが大きくなっていることを示してい る。 国内総生産への影響を名目価格ベースでみると実質需要の増加を価格の低下が上回るこ とから 2020 年度の乖離率は 0％、2030 年度には▲0.5％、2050 年度には▲0.6％となり、 一貫してインパクトケースが基準ケースをやや下回る結果を示している。 図表 3-31 名目国内総生産のシミュレーション結果 兆円 基準 標準ケース インパクトケース 乖離率 2049 -0.8% 2046 0 2043 -0.7% 2040 -0.6% 100 2037 200 2034 -0.5% 2031 -0.4% 300 2028 400 2025 -0.3% 2022 500 2019 -0.2% 2016 -0.1% 600 2013 700 2010 0.0% 2007 800 2004 0.1% 2001 900 国内総生産 2010 2015 2020 2030 2040 2050 (単位:兆円) 基準 標準 インパクト 乖離率 差分 乖離幅 ケース ケース (％) 累計 471.9 471.9 0.0 0.0% 0.0 520.9 520.9 0.0 0.0% 0.0 614.1 613.9 -0.2 0.0% -0.5 696.8 693.4 -3.5 -0.5% -21.0 753.7 749.0 -4.7 -0.6% -63.3 831.2 826.1 -5.1 -0.6% -112.8 69 第4章 第 4.1 節 調査結果と今後の課題 シミュレーション結果の概要 本調査研究は、科学技術イノベーション政策の経済的・社会的影響を測定するため、経 済理論から導かれた経済構造の体系であるマクロ経済モデルの枠組みに科学技術イノベー ション政策や研究開発活動を拡張し、一体として推計・分析を行うことを目指し、その端 緒となる試みを行ったものである。 まず、我が国の科学技術イノベーション政策、研究開発活動を描写し、生産性への影響 を推定する「科学技術イノベーション・モジュール」については、国・地方公共団体の科 学技術関係経費、民間および外国負担研究費等を名目 GDP から求める構造とし、これらの 資金が企業、大学、公的研究機関に供給されて研究開発活動が行われる形としている。我 が国の科学技術水準の代替指標となる研究開発ストックは、企業の研究開発、大学および 公的機関等の研究開発、海外からの技術輸入の 3 者別に、一定の懐妊期間と陳腐化率に基 づいて求められる。モデルの全要素生産性（TFP）はこれら研究開発ストックの増加によっ て上昇する形で定式化しており、企業、大学・公的機関、技術輸入を分離して取り扱うこ とで、それぞれが生産性に与える影響の違いを反映できる構造としている。本調査研究で 採用した TFP 関数のパラメータは以下のとおりであり、たとえば企業の研究開発ストック が 1％増加すると TFP が 0.03％上昇するといった関係にあると推定されている。 図表 4-1 TFP 関数における研究開発ストックの弾力性パラメータ 弾力性パラメータ 企業等研究開発ストック 大学・公的機関等研究開発ストック 導入知識ストック 0.03 0.05 （1985 年度以降は 0.12） 0.05 さらに、本調査で開発した MaeSTIP16を用いて、現在の研究開発水準が今後も維持される としたケースと、第 4 期科学技術基本計画を踏まえて研究開発を充実させたケースについ 16 Macroeconomic Model for Science, Technology and Innovation Policy の略。本調査で開発した「科学技術イ ノベーション・モジュール」と、マクロメトリクス研究会「エコノメイト年次モデル」をベースに改修 を施したモデルを接続したモデル全体を指す。 70 て将来シミュレーションを試行することで、研究開発が我が国の生産性向上に寄与し、潜 在的な成長力を高めるとともに、中長期的にはコストや価格の下落を通して需要を喚起す る効果があることを示した。 第 4.2 節 シミュレーション結果をみる際の留意点 ただし、本調査研究は、科学技術イノベーション政策のマクロ経済モデルへの導入に向 けた試行の端緒であり、本調査で試行したシミュレーション結果をみる際には以下のよう な点に留意すべきである。 (1) TFP は推計方法や分析期間等によって変わりうる 本分析で国全体の生産性を代替する指標として扱った全要素生産性（TFP）はマクロ経済 モデルで利用するための TFP であり、付加価値として実質 GDP を利用するなど国全体のレ ベルで推計した指標である。 TFP はマクロモデルでだけ用いられる手法ではなく、様々な機関や有識者が企業単位のパ ネルデータや産業別等の分析にも利用されているが、こうしたミクロ分析での TFP とは必 ずしも一致しない。 (2) TFP が変わると生産性の上昇効果の大きさも変わりうる 一般的なマクロ経済モデルには既に TFP 変数が存在していることが多い。本調査で開発 した科学技術イノベーション・モジュールを既存のモデルに接続する場合、相手先のモデ ルによって TFP、ひいては TFP 関数における研究開発ストック変数のパラメータ推定結果 ＝生産性上昇効果の大きさも変わりうる。 (3) TFP の変動要因として研究開発要因のみを対象としている TFP の変動要因には研究開発努力による技術革新以外にも様々なものが考えられるが、本 分析では先行研究を踏まえ、技術革新による影響の部分を分析の対象としており、それ以 外の要因による影響は一定とみなしている。 TFP に含まれる様々な概念をそれぞれ定量化し、より詳細に分解して分析を深化させてい くことは今後の課題である。 71 (4) 供給サイドのインパクトによる需要への影響の大きさはマクロモデルの構造に依 存する 本調査では、科学技術イノベーション政策とマクロ経済モデルを接続する主要な「コン セント」として TFP を想定しており、研究開発による技術革新は潜在成長力の向上、生産 コストの逓減をもたらすなど、供給サイドから社会経済に影響を及ぼす形となっている。 一方、こうした供給サイドの変数がどの程度実需に影響を及ぼすかはマクロモデルの設計 や構造に依存している。 本調査では、マクロ経済モデルに科学技術イノベーション政策を導入するテストとして、 エコノメイトモデルをベースとしたマクロ経済モデルと接続したが、エコノメイトモデル は需要主導的な性格が強く、価格等の調整メカニズムがあまり強く働かないため、潜在 GDP など供給サイドの変数の影響が小さく出ている可能性がある。 他の経済モデル、たとえば内閣府の経済財政モデルは、長期的な均衡水準に向けてモデ ル変数が収束する性格が強いモデルとされており、同モデルと接続した場合には、需要に 及ぼす効果がより大きく計測される可能性がある。 このように、 「科学技術イノベーション・モジュール」を既存のマクロモデルに接続した 際のモデルの挙動は接続相手のモデルによって変わる性格があり、本調査で試行した MaeSTIP のシミュレーション結果はその一例に過ぎないという点には留意されたい。 第 4.3 節 今後の調査の方向性 以上、本調査の検討結果のほか、以下の有識者の方々から頂いたご意見を踏まえ、今後 さらなる精緻化、詳細化について検討が求められる分野や必要な取り組みについてとりま とめた。 72 黒田 昌裕 東北公益文科大学長、科学技術振興機構研究開発戦略センター 上席フ ェロー、独立行政法人科学技術振興機構 研究開発戦略センター 上席フ ェロー 永田 晃也 九州大学経済学研究院教授 深尾 京司 一橋大学経済研究所教授、科学技術・学術政策研究所 第１研究グルー プ 客員総括主任研究官 堀 雅博 一橋大学経済研究所教授 （五十音順） 【代表的な政府モデルにおける TFP に基づいた分析・検討】 今回調査では、本調査研究で推計した TFP に基づいて研究開発と生産性の関係分析を 実施しているが、接続先のモデルにおける TFP のデータが変われば研究開発の弾力性パ ラメータ等の結果も変わりうるものである。 我が国の代表的な政府モデルであり、マクロ経済政策の公的な検討基盤といえる経済 財政モデルについて内閣府より TFP のデータをご提供いただくとともに、当該データに 基づいた分析を実施して、その分析結果を内閣府にフィードバックする等、科学技術・ 学術政策研究所と内閣府との間で科学技術イノベーション政策とマクロ経済政策の一体 的な議論、検討を継続的に行っていくことが求められる。 【TFP へ影響を及ぼす諸要因の掘り下げ】 本調査では、TFP の変動要因として研究開発に起因するものを分析対象とした。これ は Griliches をはじめとするイノベーション経済学の分野で広く用いられている手法であ るが、一方で、TFP には研究開発だけでなく労働の質の向上、経営の改善、あるいは研 究開発以外の無形資産の影響等といった様々な要因が含まれていることから、こうした 諸要因の影響を分解し、それぞれの影響の大きさを分析すること等により、TFP 関数を さらに精緻化していくことが望まれる。 【研究開発支出・ストックのデータ推計方法の標準化に対する関与・貢献】 研究開発支出は費目としては人件費、原材料費、有形固定資産購入費、リース料等と いった形で支出される。したがって、従来のマクロ経済モデルでいう雇用者報酬には研 究者の人件費が含まれ、民間企業設備投資には研究開発由来の設備購入費、あるいは製 品を海外から購入するなら財貨・サービスの輸入に含まれていると考えられる。このよ うに重複、あるいは計上できない部分が存在することにより、研究開発と生産性との関 係を過大に（あるいは過小に）見積もってしまう可能性があり、可能な限り分離して推 計することが望ましいと考えられる。 また、研究開発支出のフローを積み上げた知識ストックの推計において、技術知識の 73 陳腐化率と研究開発投資の懐妊期間が必要であろうということは、これまで研究されて きた多くの先行研究に共通するところである。しかしながら、その定義や水準は確立さ れておらず、数字がどの程度かということについて明確な根拠やコンセンサスが得られ ている訳ではないのが実情である。 こうした研究開発支出やストックの推計について OECD 等で行われている関連研究、 国連統計委員会や内閣府経済社会総合研究所等で検討されている SNA の R&D サテラ イト勘定といった国際的な標準化の動向や議論について、科学技術・学術政策研究所が 積極的かつ継続的に関与し、貢献していくことが必要と考えられる。 【科学技術イノベーション政策の政府及び民間の研究開発への影響、政府・民間の研究開 発の相互関係等についての検討】 現在の科学技術イノベーションブロックでは、その入り口となる研究活動に対する資 金供給は、政府、民間、外国に分離されてはいるものの、基本的にそれぞれ並行して名 目 GDP 比で求める構造となっている。 科学技術イノベーション政策の構造化とデータベース化、適切な代理指標の抽出を行 うとともに、民間や政府、大学間の研究開発の代替性や補完性（クラウディング・イン あるいはアウト等） 、産学連携の促進等の政策要因の影響等について、定量的な検証やモ デルへの反映を引き続き検討すべきと考えられる。 【科学技術イノベーションブロックにおける研究開発の効果が及ぼす影響の経路】 現在の MaeSTIP のモデル化では、研究開発による生産性の上昇、生産コストの低下や 物価の下落、需要の喚起という「プロセス・イノベーション」は盛り込まれているが、 価格にあらわれない品質改善や機能の向上といった「プロダクト・イノベーション」を 明示的に取りこむことまではできていない。 たとえば多国間モデルである NEMESIS モデルでは、研究開発と TFP を接続するので はなく、知識ストックから算出されるインデックスを生産関数の投入要素にそれぞれ掛 け合わせる形となっているほか、輸出入関数に知識ストックのシェア変数を入れること でイノベーションでの優位が国際競争に働く効果を考慮するといった試みが行われてい る。 このような先行研究を踏まえ、現在の MaeSTIP で構造化されていない「プロダクト・ イノベーション」の効果、社会経済に及ぼしていく影響の経路について引き続き検討し ていくことも必要と考えられる。 【科学技術イノベーション政策、研究開発及び生産性の関係についての更なるエビデンス の収集・分析】 本調査研究では、拡張したコブ・ダグラス型生産関数の概念を踏まえ、研究開発が全 74 要素生産性（TFP）に影響を与える形で定式化している。この考え方自体はイノベーシ ョン経済学の分野では一般的なものであり、また一般的なマクロ経済モデルの構造を大 幅に変えることなく接続が試行できるという意味で、既存の政府マクロ経済モデルへの 接続を目指すという本調査の目的に合致したものと考えられる。 しかし、そもそも TFP は経済成長と労働・資本の投入による寄与の差分から推計され るものであり、労働と資本の投入量で説明できないすべての要因、研究開発努力による 技術革新をはじめ労働の質の向上、資本の熟度、経営の改善、政策効果等、様々な要素 を含んだものであるため、国全体の集計レベルでこれらの要素を含んだ変数を統計的に 頑健な形で推定することは難しい。 科学技術イノベーション政策にかかわるデータや指標の整備を行うとともに、企業レ ベル等のミクロデータに基づく分析、政策研究や研究開発マネジメント等のケーススタ ディ、海外各国のパネルデータに基づいた長期的な国際比較など複数の観点から調査や 分析を行うことにより、研究開発の生産性向上効果の蓋然性を高めていくことが必要と 考えられる。 具体的には、産業別や海外のパネルデータに基づいて TFP 関数をそれぞれ推定し、研 究開発の弾力性パラメータの水準や安定性を検証する、あるいはこうしたミクロ分析で 推定した弾力性パラメータを、 「科学技術イノベーション・モジュール」の TFP 関数の パラメータに適用する等といった方法が考えられる。 【MaeSTIP の構造方程式等にかかわる技術的な課題の改善】 本調査では、 「科学技術イノベーションブロック」をマクロモデルと接続するテストと して、エコノメイトモデルをベースに若干の改修を施したモデルを選択し、両者を接続 した MaeSTIP を用いて検討を行った。しかし、研究開発の効果を分析するためには長期 にわたる将来シミュレーションを実施する必要があり、現在の MaeSTIP では外生扱いと なっている為替レートや金利変数等の内生化についても改善の余地があると考えられる。 ただし、MaeSTIP は試行のための暫定モデルであって、「科学技術イノベーションブ ロック」の既存の政府モデルへの接続を目指すのであれば他の課題より優先度は低い。 【関係諸機関、有識者との連携】 以上の取り組みを有効かつ円滑に進め、科学技術イノベーション政策とマクロ経済政 策を一体的に検討していくためには、科学技術・学術政策研究所が内閣府や経済社会総 合研究所をはじめとする関係諸機関、経済学者等と積極的に連携し、継続的に検討して いくことが強く望まれる。 75 参考資料 参考資料 A： 本調査で推計した TFP について 第 3.2.4 小節に記載したとおり、本調査では全要素生産性（TFP）をコブ・ダグラス型生 産関数のソロー残差を HP フィルターで平滑化することで推計している。 しかし、そもそも生産性は分子や分母に何をとるのか（粗産出ベースか付加価値ベース か等）といった定義、あるいはマクロかミクロベースかといった計測の方法、推定期間等 によって異なった値をとりうるものである。 以下では、検証のために、①本調査の TFP と OECD や EU KLEMS の推計結果の比較、 ②成長会計の考え方に基づいた視覚的な確認を行ったほか、本調査で推計した TFP に基づ いた③TFP と研究集約度の関係性、④科学技術イノベーション・モジュールで利用するた めの TFP 関数の推定、の結果をそれぞれ掲載した。 A.1 他の機関で推計された TFP との比較 まず、本分析で推計した TFP と OECD の多要素生産性（MFP） 、EU KLEMS17の TFP （付加価値ベース全産業の値）について比較を試みた（グラフの単位は 2000 年=100 の指 数に統一） 。 推計された TFP には 1986 年に上昇、87 年に低下、88 年にふたたび上昇するなど似通っ た傾向もみられるが、いくつかの点で異なった傾向もみられている。 たとえば OECD と EU KLEMS では推定の期間が異なり、全体の傾きも異なるが、1980 年代後半に生産性が高くなる点は共通しており、特に OECD では 1988 年から 90 年にかけ て 3～5％程度の高い伸びを示している。本分析で推計した TFP は、同じ期間で大きくても 2％程度とやや異なった傾向を示している。 また、 EU KLEMS の推計によると 1990 年代以降、 我が国の生産性の伸びはほぼ止まり、 年による変動はあるものの、おおむね横ばいとなっている。 17 EU が主導して米国や日本も参画し、経済成長、生産性、雇用創出、技術変化に関する産業レベルデー タを各国共通の枠組みで試算するプロジェクト。日本からは経済産業研究所が参加し、作成したデータ を提供している。 76 1970 1971 1972 1973 1974 1975 1976 1977 1978 1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 1970 1971 1972 1973 1974 1975 1976 1977 1978 1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 参考図表 A-1 TFP の推移 120 (2000=100) 110 100 90 80 70 60 TFP TFP MFP(OECD) -6 MFP(OECD) TFP(EU KLEMS) 77 (年) TFP(EU KLEMS) 注：OECD, “OECD Productivity Statistics” EU KLEMS, “Growth and Productivity Accounts: November 2009 Release, updated March 2011” の値を 2000 年の値=100 となるよう指数化 参考図表 A-2 TFP 成長率の推移 (前期比：％) 8 6 4 2 0 -2 -4 (年) 1970 1971 1972 1973 1974 1975 1976 1977 1978 1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 (前期比：％) 参考図表 A-3 TFP 成長率の推移（HP フィルタ適用後） 3.5 3.0 2.5 2.0 1.5 1.0 0.5 0.0 -0.5 TFP MFP(OECD) TFP(EU KLEMS) 78 (年) A.2 成長会計からの検証 全要素生産性の推移を視覚的に確認するため、GDP 成長率を労働と資本に分解し、成長 会計からみてみることとした。労働分配率（α）は 0.6 と仮定し、GDP（Y）の変化率（3 年平均） 、K（資本） 、L（労働）それぞれの寄与度をみた（折れ線グラフと棒グラフの合計 との差がソロー残差であり、概念としては先の TFP 成長率に相当する）。 おおむね経済の成長は労働、資本の投入量の変化によって説明できており、特に資本投 入を稼働率、労働投入を労働時間で調整した下段のグラフでは、バブル景気の興隆と低迷 等に対して良好なフィットを示している。すなわち、全要素生産性の変動は大きくないと いう結果となっており、先に示した本分析の TFP 成長率が近年安定的であることと整合的 である。 本分析で推計した TFP は、マクロベースの GDP および労働、資本を投入要素とした生 産関数と親和性が高いものであり、マクロモデルとの接合を目的としている本分析の目的 に沿うものと考えられる。 参考図表 A-4 成長会計からみた経済成長率と資本、労働の寄与 12.0% 10.0% 8.0% 6.0% (1-α)・ΔK/K α・ΔL/L 4.0% ΔY/Y 2.0% 0.0% 1970 1972 1974 1976 1978 1980 1982 1984 1986 1988 1990 1992 1994 1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008 -2.0% Y：GDP、K：民間資本ストック、L：就業者数 79 参考図表 A-5 成長会計からみた経済成長率と資本（稼働率調整済）、労働（マンアワーベース）の寄与 12.0% 10.0% 8.0% 6.0% 4.0% (1-α)・ΔK2/K2 α・ΔL2/L2 2.0% ΔY/Y 0.0% -2.0% -4.0% 1970 1972 1974 1976 1978 1980 1982 1984 1986 1988 1990 1992 1994 1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008 -6.0% Y：GDP、K2：民間資本ストック×製造工業稼働率指数、L：就業者数×総実労働時間 A.3 TFP と研究集約度 (1) TFP 成長率と研究集約度の推移 まず、研究開発と生産性の関係性について状況を概観するため、TFP 成長率（以下、す べて HP フィルタ適用後の TFP）と研究集約度の推移をみる。なお、研究集約度は、一定 の懐妊期間を考慮し、 「タイムラグあり研究開発費」÷実質 GDP、または陳腐化を含む「Δ 研究開発ストック÷実質 GDP で算出している。 1970 年代後半、90 年代後半など不況時に低下する傾向もみられるが、フローの研究開発 費からみた集約度はトレンドとしては上昇傾向にある。一方、研究開発知識の陳腐化を考 慮し、ストックの増分から算出した研究集約度では上昇トレンドがみられなくなる。 80 参考図表 A-6 TFP 成長率と研究集約度の推移 （研究支出／GDP） (％) 2.50 (％：TFP成長率) 1.2 2.00 1.1 1 1.50 0.9 1.00 0.8 0.7 0.50 0.6 0.5 大学・公的機関等研究集約度(ラグ9期) 導入知識研究集約度(ラグ2期) TFP(フィルタ後)成長率 0.4 0.50 企業等研究集約度(ラグ5期) (年度) 0.00 2008 2006 2004 2002 2000 1998 1996 1994 1992 1990 1988 1986 1984 1982 1980 1978 1976 1974 1972 0.00 企業等(ラグ5期) （Δ 研究開発ストック／GDP） (％) 1.60 （ストック差分） (％：TFP成長率) 1.2 1.40 1.20 1.1 1.00 1 0.80 0.9 0.60 0.8 0.40 0.7 0.20 0.6 0.00 0.5 TFP(フィルタ後)成長率 0.4 0.00 大学・公的機関等研究集約度 導入知識研究集約度 (年度) -0.20 企業等研究集約度 2008 2006 2004 2002 2000 1998 1996 1994 1992 1990 1988 1986 1984 1982 1980 1978 1976 1974 1972 -0.20 企業等 (2) TFP 成長率と研究集約度の分布 横軸に研究集約度、縦軸に TFP 成長率をとってプロットする。正の相関関係（片方が増 えるともう片方も増える）があれば右上がりの直線上、負の相関があれば右下がりの直線 が描かれる形になると考えられる。 企業等では、1990 年頃までは右上がりの直線上を動いているが、以降は研究集約度がお おむね上がる傾向、TFP 成長率は下がる傾向にあり、右下がりとなっている。2000 年度以 降は TFP 成長率にあまり変化がみられず、グラフからも目立った傾向を読み取ることがで きなくなっている。ストックの増分からみると、2000 年頃までは時計回りに周回した分布 となっている。 81 参考図表 A-7 TFP 成長率と研究集約度の分布 （研究支出／GDP） (％：TFP成長率) 1.2 (％：TFP成長率) 1.2 1.1 1.1 1975 1 1990 0.9 1975 1 0.9 1985 2000 2005 1995 0.8 2009 0.8 0.7 0.7 0.6 0.6 0.5 1980 0.5 2.50 大学・公的機関等(ラグ9期) 0.60 2.00 0.4 (％：対GDP比) 導入知識(ラグ2期) 0.50 企業等(ラグ5期) 1.50 1.00 0.50 0.00 0.4 （Δ 研究開発ストック／GDP） (％：TFP成長率) 1.2 (％：TFP成長率) 1.2 1.1 1.1 1975 1 1990 0.9 1 0.9 1985 2000 2005 2009 0.8 1 1995 2000 0.8 0.7 1 0.7 0.6 0.6 0.5 1980 0.5 導入知識 82 0.27 1.00 0.80 0.60 0.40 大学・公的機関等 0.4 (％：対GDP比) 0.25 企業等 0.20 0.00 -0.20 0.4 大学・公的機関等では、おおむね 2000 年頃までは右下がりの線上で変動している。総じ て、研究集約度と TFP 成長率がともに継続的に上昇ないし下降するような時期はみられて いない。 参考図表 A-8 TFP 成長率と研究集約度の分布（大学・公的機関等） （研究支出／GDP） 1.1 (％：TFP成長率) 大学・公的機関等(ラグ9期) (％：TFP成長率) 1.2 1.2 1975 1.1 1 1990 1 0.9 0.9 1985 2000 0.8 2005 1995 2009 0.8 0.7 0.7 0.6 0.6 0.5 0.5 1980 0.06 1.10 1.00 0.90 0.80 0.70 0.60 0.50 (％：対GDP比) 0.07 0.4 0.4 （Δ 研究開発ストック／GDP） 大学・公的機関等 (％：TFP成長率) 1.2 (％：TFP成長率) 1.2 1.1 1975 1 1 1990 0.8 0.9 2000 0.8 1985 2005 2009 1995 0.6 0.7 0.4 0.6 0.2 0.5 1980 0.4 83 -0.04 -0.06 0.43 0.41 0.39 0.37 0.35 0.33 0.31 0.29 0.27 0.25 0 (％：対GDP比) 海外からの導入知識は、1970 年代後半を除くとおおむね右下がりの線上にある。ただし、 ストックの増分からみると 1980～90 年頃にも研究開発と生産性の上昇がともにみられて いる。 参考図表 A-9 TFP 成長率と研究集約度の分布（導入知識） （研究支出／GDP） (％：TFP成長率) 導入知識(ラグ2期) 2.4 1.2 (％：対GDP比) 2.2 1.1 1975 1 2 1990 0.9 0.8 ( 1985 2000 企 業 等 ラ グ 5 期 2005 2009 1995 0.7 0.6 1.8 1.6 1.4 1.2 ) 1 0.5 1980 (％：対GDP比) 0.50 0.14 0.13 0.12 0.11 0.10 0.09 0.08 0.07 0.06 0.40 0.8 0.4 （Δ 研究開発ストック／GDP） (％：TFP成長率) 導入知識 1 (％：対GDP比) 1.2 0.9 1975 1 1990 0.8 1985 2000 1995 0.8 企 業 0.7 等 2005 2009 0.6 0.6 1980 0.4 0.5 2000 0.4 0.2 0.25 0.08 0.06 0.04 0.02 0.00 -0.02 -0.04 (％：対GDP比) -0.06 0.43 0.41 0 (％：対GDP比) 84 0.27 0.3 1980 (3) 企業等と大学・公的機関等の研究集約度の分布 縦軸に企業、横軸に大学・公的機関等の集約度をとってみると、特に 1990 年代以降、右 上がりの線上にある。公的研究機関や大学等の研究活動が企業の研究活動の呼び水になっ ている可能性がある。ただし、ストックの増分からみると両者の間に一貫した傾向はみら れていない。 参考図表 A-10 企業等と大学・公的機関等の研究集約度の分布 （研究支出／GDP） 2.4 (％：対GDP比) 2009 2.2 75 2 ( 企 業 等 ラ グ 5 期 2005 2005 1995 2000 1.8 1.6 1990 1.4 1.2 ) 1985 1975 1 1980 1.10 1.00 0.90 0.80 0.70 0.60 0.50 0.40 0.14 (％：対GDP比) (％：対GDP比) 大学・公的機関等(ラグ9期) （Δ 研究開発ストック／GDP） 1 (％：対GDP比) 0.9 1975 1995 0.8 企 業 0.7 等 1990 1975 0.6 0.5 2009 2000 2005 1985 0.4 1980 大学・公的機関等 0.43 0.41 0.39 0.37 0.35 0.33 0.31 0.29 0.27 (％：対GDP比) 0.25 0.3 0.08 0.06 0.13 0.8 (％：対GDP比) 「参考資料 B.1 MFP 成長率と研究集約度の推移」 にも示したとおり、 研究集約度と TFP 成長率の間に明確な正の相関関係はみられていないのは、他の海外主要国にも共通した現 象である。 85 A.4 TFP 関数の推定 以下では、 「第 1.2 節 研究開発活動の生産性への影響分析の手法」で提示した収益性推 定アプローチ、弾力性推定アプローチに基づいた TFP 関数の推定を試行し、モデルに採用 する関数について検討を行った。 (1) 収益性アプローチに基づく推定結果 まず、TFP 上昇率を研究開発ストックの増分÷GDP で説明し、技術の限界生産性を推定 する。推定は生産関数に基づいて推計した TFP の全期間のほか、先にみた TFP 成長率と 研究集約度のプロットを踏まえ、1990 年頃を境に大きく構造が変化している可能性を考慮 し、1970～80 年代、90 年代以降と期間を分ける形で回帰分析を行っている。 陳腐化がないと仮定することでストック変数を除去し、TFP 上昇率を研究費÷GDP で説 明したモデルでは、企業または技術輸入が全期間、大学・公的機関等は 90 年代以降のみで 限界生産性が正となった。ただし、企業は 90 年代以降に限ると負となり、大学・公的機関 等は全期間、70～80 年代のどちらでも負となっている。 参考図表 A-11 収益性アプローチ（陳腐化率＝０と仮定）に基づいた推定結果 全期間 1971～2009年度 推定期間 被説明変数 統計量 1990年代以降 1990～2009年度 Δ TFP/TFP ( 0.0130 6.537) ( 0.0183 2.810) ( 0.0126 22.257) 企業研究支出(5期ラグ) /GDP ( 0.4321 4.136) ( 0.7178 1.899) ( -0.4584 -6.586) 大学・公的機関等研究支出(9期ラグ) /GDP ( -1.8664 -5.093) ( -2.9431 -3.808) ( 0.4225 2.242) 技術輸入額(2期ラグ) /GDP ( 2.6738 3.736) ( 1.5284 0.908) ( 0.9951 1.529) 定数項 説明変数 70～80年代 1971～1989年度 自由度修正済決定係数 D.W.比 0.5767 0.3152 0.6514 0.4107 0.8053 0.9901 TFP 上昇率を研究開発ストックの増分÷GDP で説明すると、企業の全期間（正）、90 年 代以降(負)が有意でなくなる、導入知識の 70～80 年代（正）が有意でなくなる等、若干傾 向が異なる。90 年代以降はどの説明変数も有意ではなくなっている。 86 参考図表 A-12 収益性アプローチに基づいた推定結果 全期間 1971～2009年度 推定期間 被説明変数 ( 0.0173 8.806) ( 0.0172 9.606) ( 0.0100 4.402) ( -0.1086 -0.730) ( 0.5162 2.342) ( 0.0092 0.067) ( -2.8383 -5.614) ( -3.5499 -7.967) ( -0.5597 -0.784) ( 3.6646 3.924) ( 4.0362 5.123) ( -1.2631 -0.712) Δ 企業研究ストック /GDP Δ 大学・公的機関等研究ストック /GDP Δ 導入知識ストック /GDP 統計量 1990年代以降 1990～2009年度 Δ TFP/TFP 定数項 説明変数 70～80年代 1971～1989年度 自由度修正済決定係数 D.W.比 0.7173 0.6684 0.9165 2.2722 -0.0680 0.2339 (2) 弾力性アプローチに基づく推定結果 対数に変換したうえで、TFP を研究開発ストックで説明し、生産性の技術に対する弾力 性を推定してみると、全期間では企業と導入知識が有意に正、90 年代以降は大学・公的研 究機関、導入知識が有意に正となる。ただし、90 年代以降は企業が有意に負となっており、 70～80 年代はいずれの変数とも符号は正だがやや有意性が低くなっている。 参考図表 A-13 弾力性アプローチに基づいた推定結果 全期間 1970～2009年度 推定期間 被説明変数 1990年代以降 1990～2009年度 logTFP 定数項 log企業研究ストック ( -4.1204 -39.401) ( -3.6416 -21.357) ( 0.0845 3.342) ( 0.0416 1.195) ( -0.0303 -5.497) ( 0.0108 0.343) ( 0.0489 1.243) ( 0.2280 23.684) ( 0.0972 7.728) ( 0.0388 1.957) ( 0.0193 4.807) 説明変数 log大学・公的機関等研究ストック log導入知識ストック 統計量 70～80年代 1970～1989年度 自由度修正済決定係数 D.W.比 0.9896 0.1387 0.9840 0.2385 -4.5431 ( -279.848) 0.9998 1.0372 被説明変数、説明変数ともに階差をとってΔlog として推定を行うと、全期間だけでな く 70 から 80 年代についても企業、導入知識が有意に正となった。90 年代以降は大学・ 87 公的研究機関、導入知識は有意に正だが、企業が有意に負となっている点は対数モデル と同様である。 参考図表 A-14 弾力性アプローチに基づいた推定結果（Δlog） 全期間 1971～2009年度 推定期間 被説明変数 Δ log大学・公的機関等研究ストック Δ log導入知識ストック 統計量 1990年代以降 1990～2009年度 Δ logTFP Δ log企業研究ストック 説明変数 70～80年代 1971～1989年度 自由度修正済決定係数 D.W.比 ( 0.0553 2.743) ( 0.0728 2.599) ( -0.0286 -2.532) ( 0.0461 1.805) ( 0.0155 0.455) ( 0.2289 11.875) ( 0.0514 5.321) ( 0.0362 2.799) ( 0.0172 2.449) -0.2527 0.4889 0.2728 0.4834 -0.0462 1.6282 (3) CUSUM Square テストによる構造変化の検証 研究開発と TFP の関係を収益性からあるいは弾力性から推定することを試みてきたが、 TFP 成長率を研究集約度（研究支出÷実質 GDP ないしΔ研究開発ストック÷実質 GDP） から推定すると安定した結果が得られなかった。TFP と研究開発ストックの弾力性を回帰 すると安定した結果が得られるが、ストック変数の非定常性から階差をとって推定する方 が望ましいと考えられる。 同時に、推定期間を変えると変数の有意性や符号が変化することから、研究開発と TFP の関係性のパラメータは長期に安定したものではなく、ある時点を境に構造変化が起きて いる可能性が否定できない結果となった。そこで、CUSUM Square テストによって構造変 化が起きているかどうか、どの時点で起きているのかを検定した。 CUSUM Square テストは Y=aX + b といった数式を回帰分析するとき、a, b といったパ ラメータは推定期間内で誤差を最小にする定数として求まるが、この関係に構造変化が起 きていないかどうかを検証する検定法の一種である。CUSUM Square テストは、逐次残差 の累積 2 乗和を用いた構造変化の検定法であり、推定期間を変えながら、t-1 期までの推定 期間でパラメータ a、b を求め、そのパラメータで被説明変数を予測し、その誤差（逐次残 差）をとることを繰り返し、その逐次残差を累積した値をみることでパラメータの安定性 をみることができる。 88 【企業等研究開発ストックと TFP の関係】 以下では、1978 年頃を境に 5％の信頼区間から逸脱し、1980 年頃に累積和の方向が折れ 曲がっていることから、その近辺で構造変化が起きていると考えられる。 （全期間） 被説明変数： Δ log(TFPF) 説明変数 定数項 0.006473 ( 7.648) 1.4 1.2 + Δ log(SRDB) 0.028911 ( 2.683) 1.0 0.8 推定期間： 自由度修正済決定係数： 1971～2009 0.1402 データ数： D.W.比： 39 0.1247 0.6 0.4 0.2 0.0 -0.2 -0.4 1975 1980 1985 1990 CUSUM of Squares 1995 2000 2005 5% Significance TFPF：HP フィルター後全要素生産性、SRDB：企業等研究開発ストック、Δlog：自然対数の階差 推定期間を 1980 年度以降に変更して回帰し、再び CUSUM Square テストを行うと、今 度はパラメータが安定的であることがわかる（ただし、研究開発ストックの項の有意性は やや低い） 。 （1980 年度以降） 被説明変数： Δ log(TFPF) 説明変数 定数項 0.006937 ( 9.387) 1.4 1.2 + Δ log(SRDB) 0.019068 ( 1.617) 1.0 0.8 推定期間： 自由度修正済決定係数： 1980～2009 0.0527 データ数： D.W.比： 30 0.1160 0.6 0.4 0.2 0.0 -0.2 -0.4 82 84 86 88 90 92 94 96 CUSUM of Squares 98 00 02 04 06 08 5% Significance 89 【大学・公的機関等研究開発ストックと TFP の関係】 公的機関・非営利団体、大学等の研究開発ストックについて、同様に回帰分析を行い、 CUSUM Square テストを行うと、80 年代前半に構造変化が起きていることが伺われる結 果となった。 （全期間） 被説明変数： Δ log(TFPF) 説明変数 定数項 0.008801 ( 8.014) 1.4 1.2 + Δ log(SRDE+SRDR) -0.004395 ( -0.241) 1.0 0.8 推定期間： 自由度修正済決定係数： 1971～2009 -0.0254 データ数： D.W.比： 39 0.0991 0.6 0.4 0.2 0.0 -0.2 -0.4 1975 1980 1985 1990 CUSUM of Squares 1995 2000 2005 5% Significance SRDE：大学等研究開発ストック、SRDR：公的機関等研究開発ストック 推定期間を 1985 年以降に変更し、再度回帰分析、検定を行うと、95 年付近でも若干信 頼区間を外れている。 （1985 年以降） 被説明変数： Δ log(TFPF) 説明変数 定数項 0.005496 ( 9.193) 1.4 1.2 + Δ log(SRDE+SRDR) 0.069899 ( 5.164) 1.0 0.8 推定期間： 自由度修正済決定係数： 1985～2009 0.5168 データ数： D.W.比： 25 0.5246 0.6 0.4 0.2 0.0 -0.2 -0.4 88 90 92 94 96 98 CUSUM of Squares 00 02 04 06 08 5% Significance さらに推定期間を 1996 年以降に変更すると、以降は CUSUM Square テストの信頼区間 には収まっているものの、研究開発ストックの項の有意性が低く、符号も負になっている。 また、式全体の F 検定の結果等からも関数自体が説明力を持っていないことが明らかであ る。 90 （1996 年以降） 被説明変数： Δ log(TFPF) 説明変数 定数項 0.008358 ( 16.257) 推定期間： 自由度修正済決定係数： 1.6 + Δ log(SRDE+SRDR) -0.010202 ( -0.743) 1996～2009 -0.0357 1.2 データ数： D.W.比： 14 0.3570 0.8 0.4 0.0 -0.4 98 99 00 01 02 03 CUSUM of Squares 04 05 06 07 08 5% Significance 【導入知識ストックと TFP の関係】 海外からの技術輸入による導入知識ストックについて、回帰分析を行い、CUSUM Square テストを行うと、全期間について信頼区間の範囲内に収まっていた。 （全期間） 被説明変数： Δ log(TFPF) 説明変数 定数項 0.007638 ( 23.649) 1.4 1.2 + Δ log(STI) 0.03638 ( 5.491) 1.0 0.8 推定期間： 自由度修正済決定係数： 1971～2009 0.4342 データ数： D.W.比： 39 0.4300 0.6 0.4 0.2 0.0 -0.2 -0.4 1975 1980 1985 1990 CUSUM of Squares 1995 2000 2005 5% Significance STI：導入技術ストック 91 09 【各研究開発ストックと TFP の関係】 ここで、企業等研究開発ストック、非企業研究開発ストック、導入知識ストックをすべ て説明変数として回帰分析を行い、CUSUM Square テストを行うと、全期間について信頼 区間の範囲内に収まっていた。 （全期間） 被説明変数： 説明変数 1.4 Δ log(TFPF) + Δ log(SRDB) 0.0552821 ( 2.743) + Δ log(SRDR+SRDE) 0.0461474 ( 1.805) + Δ log(STI) 0.051364352 ( 5.321) 1971～2009 -0.2527 データ数： D.W.比： 1.2 1.0 0.8 推定期間： 自由度修正済決定係数： 39 0.4889 0.6 0.4 0.2 0.0 -0.2 -0.4 1975 1980 1985 1990 CUSUM of Squares 1995 2000 2005 5% Significance ただし、個別の変数ごとに推定した際には大学・公的機関等研究開発ストック等で構造 変化が起こっている可能性があったので、大学・公的機関等研究開発ストックについて 85 年度以降ダミー（D85C）を追加した結果は以下のとおりである。すなわち、TFP の大学・ 公的研究機関研究開発ストックに対する弾力性は 1984 年度までは 0.05、85 年度以降は 0.12 （0.05＋0.07）となっていることを示している。同様に、企業についてもスイッチングダミ ーの導入を試みたが、有意な結果が得られなかった。 なお、この値は本分析に類似した TFP 関数を採用している MULTIMOD の弾力性パラメ ータ 0.2418よりも小さく、少なくとも本分析で推定した弾力性が著しく高いということはな いと考えられる。 これらの検討を踏まえ、以下の関数を科学技術イノベーションブロックの TFP 関数とし て採用することとした。 18 第 2.1.3 小節を参照。 92 （全期間、ただし大学・公的機関等について 85 年以降スイッチングダミーを追加） 被説明変数： Δ log(TFPF) 説明変数 Δ log(SRDB) 0.0336107 ( 2.728) 1.4 + Δ log(SRDR+SRDE) 0.0500195 ( 3.276) + D85C*Δ log(SRDR+SRDE) 0.072375759 ( 8.126) 1.2 1.0 0.8 + Δ log(STI) 0.0466752 ( 8.060) 推定期間： 自由度修正済決定係数： 0.6 0.4 1971～2009 0.5536 データ数： D.W.比： 39 1.2218 0.2 0.0 -0.2 -0.4 86 88 90 92 94 96 98 CUSUM of Squares 00 02 04 06 08 5% Significance D85C：85 年度以降ダミー（1984 年度まで 0、85 年度以降 1） 「参考資料 B.2 研究開発による MFP 関数の推定」に示した、OECD のデータに基づい た海外主要国での推定によると、階差 log 形式で有意に推定されたフランスでは民間企業 0.07、大学・公的機関等 0.09、導入知識 0.01 であった。推定期間や生産性の定義等は異な るが、推定されたパラメータを比較すると民間企業の研究開発ストックの弾力性は日本の 方が低く、大学・公的機関等および導入知識については日本の方が大きい。また、３区分 のストック弾力性を合計するとフランスは約 0.17 となり、1984 年度までは日本がやや小さ く（約 0.13） 、85 年度以降はやや日本が大きくなっている（約 0.20） 。 93 A.5 科学技術イノベーション政策の内部構造の変化による経済効果の分析 本調査では、科学技術関係経費の総額、企業、大学・公的機関等の使用者別の研究開発 という観点から科学技術イノベーションブロックを構成し、シミュレーションを試行した。 一方、総額ではなく科学技術イノベーションの内部構造の変化、たとえば競争的資金への 配分などポートフォリオの変更が研究開発システムに影響を及ぼし、生産性、ひいては社 会経済へ効果をもたらすという方向での分析の深化も必要と考えられる。 そこで、科学技術経費の 3 分類（ミッションオリエンテッド、競争的資金、一般大学経 費）と科学技術研究調査の性格別研究費（基礎、応用、開発）のデータを用いて、調査本 編とは異なった角度から科学技術イノベーション・モジュールを構成することを試みた。 科学技術イノベーションブロック マクロ経済ブロック 性格別使用研究費 科学技術 イノベーション政策 政府研究開発 投資総額 OECD社会経 済目的別分類 科 学 技 術 政 策 ・ 資 源 配 分 デ ー タ ベ ー ス 科学技術 関係経費 資本 総額GDP比 1％ 競争的資金へ の配分 ミッションオリエ ンテッドな資金 への配分 基礎研究 ストック 基礎研究費 科 学 技 術 研 究 調 査 （ 仮 称 ） ラグ、陳腐化率 応用研究 ストック 応用研究費 ラグ、陳腐化率 開発 研究費 開発研究 ストック ラグ、陳腐化率 技術輸入 導入知識 ストック 研 究 開 発 に よ る 生 産 性 向 上 物価 金利 労働 需要… TFP 潜在GDP GDP ラグ、陳腐化率 経済成長等による研究開発促進 具体的には、A と B の関係性を分析することで科学技術イノベーション政策における資 金配分の変更が科学技術システム（国内の様々な機関での研究開発活動）にもたらす影響 を明らかにし、さらに B のデータと TFP の関係性を分析することで研究開発の生産性向上 効果をモデル化する形を想定した。 A) 別途委託調査で整備されつつある「科学技術政策・資源配分データベース」の OECD 社会経済目的別分類の科学技術関係経費のデータを利用 B) 科学技術システムは、科学技術研究調査の性格別研究費（基礎、応用、開発）で把握 し、それぞれ研究ストックを推計 A および B の時系列データを整備し、回帰分析によるモデル方程式の推定を暫定的に試 みたところ、科学技術関係経費の競争的資金、ミッションオリエンテッドな資金と性格別 94 研究費の接続（A→B）については、総額ベースでは両者の間に相関がみられるものの、安 定した推定結果は得られなかった。一方、基礎研究、応用・開発ストック、導入知識スト ックと TFP の関係性（B→TFP）についてはある程度妥当な推定結果が得られた。 なお、科学技術研究調査では、性格別研究費は自然科学系の研究についてのみ把握され ているが、非自然科学分野においても同じ構成となっているものとみなして案分すること で、研究費総額と性格別研究費の合計を一致させている。また、性格別研究費を実質化す るデフレーターはすべて総研究支出デフレーターを利用した。 分析にあたっては、研究開発の懐妊期間や陳腐化率、変数の構成や関数形について複数 のパターンで回帰分析を試みたが、タイムラグを基礎研究 12 年、応用研究 8 年、開発研究 4 年、陳腐化率を 10％とし、推定した TFP 関数の例を以下に示す。 log(TFPF) ＝ -4.5956091 (-149.0607) ＋ 0.03459054 *log(SRD_BAS) (2.0224) OLS Sample: 1986 - 2009 ＋ 0.145779 *log(SRD_APP+SRD_DEV) (27.0531) Adj.R2= 0.997868718 ＋ 0.036542 *log(STI) (2.3008) D.W.= 0.38586268 TFPF：HP フィルター済 TFP（本編調査と同データ） 、SRD_BAS：基礎研究ストック、 SRD_APP：応用研究ストック、SRD_DEV：開発研究ストック、STI：導入知識ストック 科学技術イノベーション政策の内部構造の変化による経済効果を分析していくためには、 以下のようなさらなる検討が必要と考えられる。 1. 別途調査で整備している「科学技術イノベーション政策・資源配分データベース」 のデータや施策の定性データ等を掘り下げ、ミクロ分析やケーススタディの知見を 活用 2. それらデータ・事例を分析、科学技術イノベーションにかかわる政策から施策、プ ログラム・制度、具体的なプロジェクトや研究開発の取り組みを構造化、代理指標 による定量化 3. 定量化された科学技術イノベーション政策の様々な指標に加え、公的資金と政府資 金の代替性・補完性等を踏まえた科学技術システムの描写を試行 4. 研究開発活動と生産性、マクロ経済モデルと接続 95 参考資料 B：海外主要国における研究開発活動と生産性の関係性 B.1 MFP 成長率と研究集約度の推移 「参考資料 A.3 TFP と研究集約度」では、我が国の研究集約度と TFP 成長率の分布を プロットし、我が国では両者の間に安定した正の相関関係がみられないことを示した。こ こで、参考として海外の状況を確認し、我が国の状況と比較するため、OECD で推計され た多要素生産性（MFP）と、OECD “Main Science and Technology Indicators”に収録され ている研究開発費を利用し、日本と同じ枠組みでストックの推計、分析を試みることとし た。 なお、 「企業等研究開発投資」は Business Enterprise Expenditure on R&D（BERD） 、 「大学・公的機関等研究開発投資」は Higher Education Expenditure on R&D（HERD） と Government Intramural Expenditure on R&D（GOVERD）の合計、 「導入知識」は Technology balance of payments: Payments を用い、各国通貨ベースの数値を GDP デフ レーターでそれぞれ実質化している。 また、ストック化の前提となる懐妊期間、陳腐化率は日本モデルと共通とした。MFP に ついても HP フィルターで抽出したトレンド成分を利用した。 結果の図表は次ページ以降に示したが、やはり海外においても、研究集約度と MFP 成長 率がともに上昇する関係ははっきりした傾向としては観測されない。一部、アメリカの大 学・公的研究機関等（1990～95 年頃）、アメリカの導入知識（1990～2000 年頃） 、イギリ スの導入知識（1990～95 年頃）では右上がりの直線上に分布した時期もみられるが、一貫 し、安定した傾向とまではいえない。 96 参考資料 B-1 TFP 成長率と研究集約度の推移（OECD ベース） 1.4 1.2 1 0.8 0.2 企業(ラグ5期) (％) (％) 1.80 1.80 (％：MFP成長率) 1.4 1.60 1.60 1.40 1.40 1.2 1.20 1.20 1 1.00 1.00 0.8 0.80 0.80 0.6 0.60 0.60 0.4 0.40 0.40 0.2 企業研究集約度(ラグ5期) 企業研究集約度(ラグ5期) 大学・公的機関等研究集約度(ラグ9期) 大学・公的機関等研究集約度(ラグ9期) 導入知識研究集約度(ラグ2期) 導入知識研究集約度(ラグ2期) MFP成長率 MFP成長率 企業(ラグ5期) (％) (％) 1.80 1.80 (％：MFP成長率) 1.6 1.60 1.60 1.4 1.40 1.40 1.2 1 0.80 0.80 0.8 0.60 0.60 0.6 0.40 0.40 0.4 0.20 0.20 0.2 (年) (年) 企業研究集約度(ラグ5期) 企業研究集約度(ラグ5期) 大学・公的機関等研究集約度(ラグ9期) 大学・公的機関等研究集約度(ラグ9期) 導入知識研究集約度(ラグ2期) 導入知識研究集約度(ラグ2期) MFP成長率 MFP成長率 企業(ラグ5期) (％) (％) 1.60 1.60 1.40 1.40 1.20 1.20 1.00 1.00 0.80 0.80 0.60 0.60 0.40 0.40 0.40 0 1994 1994 1995 1995 1996 1996 1997 1997 1998 1998 1999 1999 2000 2000 2001 2001 2002 2002 2003 2003 2004 2004 2005 2005 2006 2006 2007 2007 2008 2008 2009 2009 2010 2010 2011 2011 1992 1992 1993 1993 1990 1990 1991 1991 1988 1988 1989 1989 0.00 0.00 1986 1986 1987 1987 ） 1.00 1.00 0.20 1.20 1.20 （ フ ラ ン ス 0.60 (年) (年) 0.40 0 0.20 2010 2010 2011 2011 2008 2008 2009 2009 2006 2006 2007 2007 2004 2004 2005 2005 2002 2002 2003 2003 2000 2000 2001 2001 1999 1999 1998 1998 1997 1997 1996 1996 1995 1995 1994 1994 1993 1993 1992 1992 1991 1991 1990 1990 1988 1988 1989 1989 0.00 0.00 1986 1986 1987 1987 0.20 0.20 0.00 ） 0.40 大学・公的機関等研究集約度(ラグ9期) 大学・公的機関等研究集約度(ラグ9期) MFP成長率 MFP成長率 0.20 企業研究集約度(ラグ5期) 企業研究集約度(ラグ5期) 導入知識研究集約度(ラグ2期) 導入知識研究集約度(ラグ2期) （ ド イ ツ 0 (年) (年) 0.00 0.00 0.00 1994 1994 1995 1995 1996 1996 1997 1997 1998 1998 1999 1999 2000 2000 2001 2001 2002 2002 2003 2003 2004 2004 2005 2005 2006 2006 2007 2007 2008 2008 2009 2009 2010 2010 2011 2011 0.4 0.20 0.20 1992 1992 1993 1993 0.40 0.40 1990 1990 1991 1991 0.6 1988 1988 1989 1989 ） (％：MFP成長率) 1.6 0.60 0.60 1986 1986 1987 1987 （ 米 国 (％) (％) 2.00 2.00 1.80 1.80 1.60 1.60 1.40 1.40 1.20 1.20 1.00 1.00 0.80 0.80 97 参考資料 B-2 TFP 成長率と研究集約度の推移（OECD ベース） (％)(％) 1.60 1.60 (％：MFP成長率) 1.6 1.40 1.40 1.4 1.20 1.20 0.80 0.80 0.8 0.60 0.60 0.6 0.40 0.40 0.4 0.20 0.20 0.2 0 (年) 企業研究集約度(ラグ5期) 企業研究集約度(ラグ5期) 大学・公的機関等研究集約度(ラグ9期) 大学・公的機関等研究集約度(ラグ9期) 導入知識研究集約度(ラグ2期) 導入知識研究集約度(ラグ2期) MFP成長率 MFP成長率 0.00 2011 2010 2001 2000 2002 2001 2003 2002 2004 2003 2005 2004 2006 2005 2007 2006 2008 2007 2009 2008 2010 2009 2011 1999 1998 2000 1999 1997 1996 1998 1997 1995 1994 1996 1995 1994 1993 1993 1992 1991 1992 1990 1991 1988 1989 1989 1990 1986 1986 1987 1987 1988 0.00 0.00 (年) 0.40 ） 1 0.20 （ イ ギ リ ス 1.2 1.00 1.00 企業(ラグ5期) (％) (％) 7.00 7.00 (％：MFP成長率) 3.5 3.4 6.00 6.00 3.3 5.00 5.00 3.2 4.00 4.00 3 3.00 3.00 2.9 2.00 2.00 2.8 2.7 1.00 1.00 2.6 企業研究集約度(ラグ5期) 企業研究集約度(ラグ5期) 大学・公的機関等研究集約度(ラグ9期) 大学・公的機関等研究集約度(ラグ9期) 導入知識研究集約度(ラグ2期) 導入知識研究集約度(ラグ2期) MFP成長率 MFP成長率 2.5 0.50 (年) (年) (年) 0.00 2011 2010 2001 2000 2002 2001 2003 2002 2004 2003 2005 2004 2006 2005 2007 2006 2008 2007 2009 2008 2010 2009 2011 1999 1998 2000 1999 1997 1996 1998 1997 1995 1994 1996 1995 1994 1993 1993 1992 1991 1992 1990 1991 0.00 0.00 1988 1989 1989 1990 ） 3.1 1986 1986 1987 1987 1988 （ 韓 国 企業(ラグ5期) 98 参考資料 B-3 TFP 成長率と研究集約度の分布（OECD ベース） (％) 2.00 (％：MFP成長率) 1.801.6 1.601.4 2000 1.40 2005 1.2 1.20 1.00 （ 米 国 1995 2010 1 0.800.8 1990 0.600.6 ） 0.40 0.4 0.20 0.2 2011 2010 2008 2.002009 2006 1.80 2007 2004 1.60 2005 2001 1.402002 2003 1999 1.202000 企業研究集約度(ラグ5期) 1997 1.00 1998 0.801995 1996 1994 1992 0.601993 1990 0.40 1991 1988 0.20 1989 0 0.001986 1987 0.00 (年) 大学・公的機関等研究集約度(ラグ9期) (％：対GDP比) 導入知識研究集約度(ラグ2期) MFP成長率導入知識(ラグ2期) 企業(ラグ5期) 大学・公的機関等(ラグ9期) (％) 1.80 (％：MFP成長率) (％：MFP成長率) 1.4 1.60 1.4 1.401.2 1992 1995 1.2 1.20 1 2000 （ ド イ ツ 1.00 ） 0.400.4 1 0.8 2000 0.80 2005 0.6 0.8 0.60 0.6 2010 0.200.2 (％：対GDP比) 企業研究集約度(ラグ5期) 大学・公的機関等研究集約度(ラグ9期) 企業(ラグ5期) 大学・公的機関等(ラグ9期) 導入知識(ラグ2期) 学・公的機関等研究集約度(ラグ9期) 導入知識研究集約度(ラグ2期) FP成長率 0.2 MFP成長率 (％) 1.80 (％：MFP成長率) 1.6 (％：MFP成長率) 1.60 1.6 1990 1.401.4 2000 1.2 1.00 1 0.800.8 1 2005 0.600.6 0.8 0.40 0.4 0.6 0.20 0.2 MFP成長率 (％) 1.60 1.40 1.20 1.00 0.80 0.60 0.40 99 1.10 導入知識(ラグ2期) 1.05 0.2 1.00 2011 2010 1.60 2009 2008 2006 1.40 2007 2005 2003 1.20 2004 (年) (％：対GDP比) 大学・公的機関等研究集約度(ラグ9期) 大学・公的機関等(ラグ9期) 導入知識研究集約度(ラグ2期) 2002 1999 2000 1.00 2001 企業研究集約度(ラグ5期) 企業(ラグ5期) 1997 0.80 1998 1996 1994 0.60 1995 1993 1991 0.40 1992 1990 0.4 1988 0 0.20 1989 0.00 1986 0.00 1987 ） 199 1.4 1995 1.201.2 （ フ ラ ン ス 1.30 (年) 1.20 2011 2010 2008 1.80 2009 2007 2005 1.60 2006 2004 2003 1.40 2002 2000 1.20 2001 1999 1997 1.00 1998 1996 1994 0.80 1995 1993 1991 0.60 1992 1990 1988 0.40 1989 (年) 1987 0.4 0 1986 0.20 2011 2010 2009 2008 2007 2006 2005 2004 2003 2002 0.00 参考資料 B-4 TFP 成長率と研究集約度の分布（OECD ベース） (％) 1.60 (％：MFP成長率) 1.6 1.40 1.4 (％：MFP成長率) 1.5 2000 2005 1.20 1.2 1.3 1 1990 0.800.8 1.2 0.600.6 1.1 0.400.4 1 0.200.2 0.9 (年) (％：対GDP比) 企業(ラグ5期) 大学・公的機関等(ラグ9期) 導入知識(ラグ2期) 企業研究集約度(ラグ5期) 大学・公的機関等研究集約度(ラグ9期) 導入知識研究集約度(ラグ2期) MFP成長率 (％) (％：MFP成長率) 7.00 3.5 (％：MFP成長率) 3.5 3.4 6.00 5.00 3.3 2002 3.2 3.2 2004 4.00 3.1 3.1 3 2006 3.00 3 2.9 2.00 2.8 2.9 2008 1.00 2.7 2.8 2.6 2.7 2.6 (年) 2.5 大学・公的機関等研究集約度(ラグ9期) 導入知識研究集約度(ラグ2期) MFP成長率 企業(ラグ5期) 大学・公的機関等(ラグ9期) 導入知識(ラグ2期) (％：対GDP比) 100 1.00 2011 2010 2.50 2009 2008 2007 2006 2.002005 2004 2003 2002 2001 1999 1998 1997 1996 1.502000 企業研究集約度(ラグ5期) 1.00 1995 1994 1993 1992 1991 0.50 1990 1989 1988 2.5 1987 0.00 0.001986 ） 3.4 2000 3.3 （ 韓 国 0.8 1.00 2011 2009 1.60 2010 2008 2006 1.40 2007 2005 2003 1.20 2004 2002 2000 1.00 2001 1999 0.80 1998 1997 1996 1995 0.60 1994 1993 1992 0.40 1991 1989 0.20 1990 1988 0 1986 0.00 1987 0.00 0.90 ） 1.00 1.4 0.80 （ イ ギ リ ス 1995 参考資料 B-5 TFP 成長率と研究集約度の分布（OECD ベース）（企業等） (％) 2.00 (％：MFP成長率) (％：MFP成長率) 企業(ラグ5期) 1.80 1.5 1.5 1.60 2000 1.4 1.4 1.40 1.3 1.3 1.20 2005 1.2 1995 0.60 1 1 2010 0.400.9 0.9 0.20 0.8 2011 2010 2009 2008 2007 2006 2005 2004 2003 2002 2001 2000 1999 1998 0.7 (年) MFP成長率 0.6 1.9 1.8 大学・公的機関等研究集約度(ラグ9期) (％：対GDP比) 1.6 導入知識研究集約度(ラグ2期) (％) 1.80 (％：MFP成長率) 1997 1996 1995 1994 1993 1992 1990 1991 1.5 1.3 1.4 企業研究集約度(ラグ5期) 1.7 0.6 1989 1988 1987 1986 0.7 0.8 1990 0.00 0.46 ） 1.1 0.801.1 0.44 （ 米 国 200 1.2 1.00 (％：MFP成長率) 企業(ラグ5期) 1.601.4 1.4 1.40 1.2 1992 1.20 19 1 1.00 1 2000 0.80 0.8 0.8 0.60 0.6 2005 0.400.6 0.20 0.4 2011 2010 2008 1.80 2009 2007 2006 2004 2003 2000 1999 1998 1.60 2001 2002 企業研究集約度(ラグ5期) (年) 0.2 (％：対GDP比) 大学・公的機関等研究集約度(ラグ9期) 1.50 1997 1996 1995 1994 1.40 1993 1992 1991 1.30 1990 1989 1988 1987 1.20 1986 0.2 2010 1.70 2005 0.4 0.00 導入知識研究集約度(ラグ2期) MFP成長率 (％) 1.80 (％：MFP成長率) (％：MFP成長率) 企業(ラグ5期) 1.601.6 0.50 ） 1992 0.45 （ ド イ ツ 1.2 1995 1.6 1.40 1990 1.4 1990 1.4 1.20 1.2 2000 1 0.80 1 0.60 0.8 0.8 0.40 0.6 2005 0.6 0.20 1.40 1.20 1.00 0.80 0.60 0.40 101 0.64 1.40 1.35 1.30 MFP成長率 (％) 1.60 0.62 0.2 0.60 2011 2010 2009 2008 2007 2005 2004 2003 2002 2001 (年) (％：対GDP比) 大学・公的機関等研究集約度(ラグ9期) 1.25 2000 1999 1998 1.20 1.15 1.10 導入知識研究集約度(ラグ2期) 1997 1996 1995 1994 1993 1992 1991 1990 1989 企業研究集約度(ラグ5期) 1.05 1988 1987 0.2 2009 2006 0.4 0.000.4 1986 ） 1995 1.2 1.00 1.00 （ フ ラ ン ス 参考資料 B-6 TFP 成長率と研究集約度の分布（OECD ベース）（企業等） (％) 1.60 (％：MFP成長率) (％：MFP成長率) 企業(ラグ5期) 1.5 1.401.5 2000 1.201.4 1.3 2005 200 0.801.2 1.2 0.60 1.1 1.1 1 1 1990 (％：MFP成長率) 企業(ラグ5期) 3.5 3.5 3.4 3.4 2000 5.003.3 3.3 2002 3.2 3.2 4.00 3 3 2006 2.9 2.002.9 1.002.8 2.8 2008 2.7 2.6 2.5 (％：対GDP比) 102 0.38 (年) 0.37 2.20 MFP成長率 2.00 1.80 大学・公的機関等研究集約度(ラグ9期) 2011 2010 2009 2008 2007 2006 2005 2004 2003 2002 2001 2000 1999 1998 1997 1996 1995 導入知識研究集約度(ラグ2期) 1.60 1.20 1.40 1994 1993 1992 1991 1990 1988 1989 企業研究集約度(ラグ5期) 1.00 2.5 1987 1986 0.00 2.6 2008 2.7 0.80 ） 2004 3.1 2004 3.1 3.00 0.45 MFP成長率 6.00 （ 韓 国 0.40 2011 2009 1.50 2010 2008 2007 2005 1.40 2006 2004 2003 0.8 (年) (％：対GDP比) 大学・公的機関等研究集約度(ラグ9期) 導入知識研究集約度(ラグ2期) (％) (％：MFP成長率) 7.00 0.9 2001 1997 企業研究集約度(ラグ5期) 1998 1.20 1996 1993 1994 1.10 1995 1992 1989 1990 1.00 1991 1988 0.00 0.8 1986 0.90 1987 0.20 0.9 1.30 2002 0.40 2000 ） 1995 1.001.3 1999 （ イ ギ リ ス 1.4 参考資料 B-7 TFP 成長率と研究集約度の分布（OECD ベース）（大学・公的機関等） (％) 2.00 (％：MFP成長率) (％：MFP成長率) 大学・公的機関等(ラグ9期) 1.80 1.5 1.5 1.60 1.4 2000 1.4 1.40 1.3 1.3 1.20 2005 1.2 1.2 1.00 1995 2010 0.60 1 0.9 (％) 1.80 (％：MFP成長率) (％：MFP成長率) 大学・公的機関等(ラグ9期) 1.4 1.601.4 1.40 1.2 1.20 1.2 2000 0.80 0.8 0.60 0.8 2005 0.400.6 0.6 0.4 (％：MFP成長率) (年) (％：対GDP比) 大学・公的機関等研究集約度(ラグ9期) MFP成長率 (％：MFP成長率) 大学・公的機関等(ラグ9期) 1.6 1.601.6 1.40 1.20 1995 1.2 1.00 1.2 2000 1 0.80 1 0.8 0.600.8 2005 0.6 0.20 0.4 導入知識研究集約度(ラグ2期) 2011 2010 0.782009 2008 2006 0.76 2007 2005 2003 0.742004 2001 0.72 2002 2000 1998 0.701999 企業研究集約度(ラグ5期) 0.681996 1997 1995 1993 0.661994 0.641991 1992 1990 1987 1988 0.62 1989 (％：対GDP比) 0.601986 1.40 1.35 1.30 0.2 0.4 2009 0.00 2009 (年) (％：対GDP比) 0.2 大学・公的機関等研究集約度(ラグ9期) MFP成長率 (％) 1.60 1.40 1.20 1.00 0.80 0.60 0.40 2005 0.6 103 0.180 0.40 0.175 ） 1990 1.4 1990 1.4 0.2 0.40 2011 2010 0.752009 2008 2007 2004 2003 2000 1999 導入知識研究集約度(ラグ2期) (％) 1.80 2001 0.65 2002 企業研究集約度(ラグ5期) 1997 0.60 1998 1996 1995 1993 0.55 1994 1992 1991 1989 0.501990 1988 1987 0.451986 0.2 0.702005 2006 2010 0.00 （ フ ラ ン ス 1 1 1.00 1 0.20 0.4 1995 1992 1995 0.20 ） 1992 0.170 （ ド イ ツ 0.6 0.10 0.58 0.56 0.54 MFP成長率 1990 0.7 0.05 2011 2010 2009 2008 2007 2006 2005 2004 2003 2002 2001 2000 1999 1998 導入知識研究集約度(ラグ2期) (年) (％：対GDP比) 大学・公的機関等研究集約度(ラグ9期) 0.52 0.48 0.46 1997 1995 1994 1993 1992 1991 1990 1989 1988 1986 1987 企業研究集約度(ラグ5期) 0.44 0.6 0.8 1990 0.00 0.00 0.200.8 0.7 1995 1 0.400.9 1996 ） 1.1 0.801.1 0.50 （ 米 国 参考資料 B-8 TFP 成長率と研究集約度の分布（OECD ベース）（大学・公的機関等） (％) 1.60 (％：MFP成長率) (％：MFP成長率) 大学・公的機関等(ラグ9期) 1.5 1.401.5 2000 1.201.4 ） 1.001.3 2005 2007 199 1.3 1994 1.2 0.801.2 1992 0.601.1 1.1 0.40 1 1 1990 1990 0.200.9 企業研究集約度(ラグ5期) 大学・公的機関等研究集約度(ラグ9期) 導入知識研究集約度(ラグ2期) MFP成長率 (％) (％：MFP成長率) 7.00 0.20 0.8 0.00 (％：対GDP比) (年) 2011 2009 0.65 2010 2008 2007 2004 2005 0.60 2006 2003 2002 2000 0.55 2001 1999 1998 1997 1995 0.50 1996 1994 1993 1992 1990 0.45 1991 1989 1988 1986 0.40 1987 0.000.8 0.9 (％：MFP成長率) 大学・公的機関等(ラグ9期) 3.5 3.5 6.00 3.4 3.4 5.003.3 3.3 3.2 3.2 4.00 3 3 2006 2.9 2.002.9 2.8 2.8 2008 1.00 2.7 2.7 2.6 (年) (％：対GDP比) 2.5 MFP成長率 0.43 大学・公的機関等研究集約度(ラグ9期) 104 0.44 2011 0.43 2010 2009 2008 2007 2005 2004 2003 2001 2000 1999 1997 0.42 2006 導入知識研究集約度(ラグ2期) 0.41 2002 企業研究集約度(ラグ5期) 0.40 1998 1996 0.39 1994 1995 1993 1992 2.5 0.38 1990 1991 2.6 1989 0.00 1988 ） 2004 3.1 2004 3.1 3.00 0.37 1986 1987 （ 韓 国 0.45 （ イ ギ リ ス 1.4 1995 参考資料 B-9 TFP 成長率と研究集約度の分布（OECD ベース）（導入知識） (％) 2.00 1.80 (％：MFP成長率) 導入知識(ラグ2期) 1.601.5 2000 1.401.4 1.201.3 1.00 2005 1.2 （ 米 国 0.80 ） 0.40 1.1 0.60 1995 1 2010 0.45 0.40 0.35 0.30 0.25 0.20 MFP成長率 0.15 導入知識研究集約度(ラグ2期) 2011 2010 2009 2008 2007 2006 2005 2004 2003 2002 2001 2000 1999 1998 1997 1996 1995 1994 1993 1992 1990 大学・公的機関等研究集約度(ラグ9期) 0.10 企業研究集約度(ラグ5期) 0.05 0.00 0.6 1989 1990 1988 1987 0.7 1986 0.000.8 1991 0.200.9 (年) (％：対GDP比) (％) 1.80 (％：MFP成長率) 1.60 1.4 1.40 期) 導入知識(ラグ2期) 1.201.2 （ ド イ ツ 00 ） 2005 1992 1.00 1995 1 0.80 2000 0.600.8 0.40 0.6 0.20 2005 2011 2010 2009 2008 2007 2006 2005 2004 2003 2002 2001 2000 1999 1998 (年) 1.40 MFP成長率 1.20 1.00 導入知識研究集約度(ラグ2期) 2010 (％：対GDP比) 大学・公的機関等研究集約度(ラグ9期) 0.80 0.60 0.40 0.20 企業研究集約度(ラグ5期) 1997 1996 1995 1994 1993 1992 1991 1990 1989 1988 0.2 (％) 1.80 1.60 (％：MFP成長率) 導入知識(ラグ2期) 1.6 1.40 1990 1.201.4 0.80 2000 1 0.60 0.8 0.40 2011 2010 2009 2008 2007 2006 2005 2004 2003 2002 2001 (年) 0.210 MFP成長率 0.205 (％：対GDP比) 大学・公的機関等研究集約度(ラグ9期) 0.200 1999 1998 2000 0.195 導入知識研究集約度(ラグ2期) 0.190 0.185 0.180 企業研究集約度(ラグ5期) 1997 1996 1995 1994 1993 1992 1991 1990 1989 0.2 0.175 0.000.4 1988 2005 0.200.6 1987 ） 1995 1.001.2 1986 （ フ ラ ン ス 0.170 0.75 0.70 (％：対GDP比) 1987 1986 0.000.4 2010 (％) 1.60 1.40 1.20 1.00 0.80 0.60 0.40 105 参考資料 B-10 TFP 成長率と研究集約度の分布（OECD ベース）（導入知識） (％) 1.60 (％：MFP成長率) 1.40 1.20 1.00 1995 1.3 2005 2007 0.80 1.2 0.60 1.1 0.40 1990 2011 2009 1.202010 2008 2007 2005 1.002006 2004 2003 2001 0.802002 2000 1999 1997 企業研究集約度(ラグ5期) 0.601998 1996 1995 1993 0.401994 0.8 1992 0.9 1989 0.00 1 0.201990 1991 0.20 1988 ） 2000 1.4 0.001986 1987 （ イ ギ リ ス 導入知識(ラグ2期) 1.5 (年) (％：対GDP比) 大学・公的機関等研究集約度(ラグ9期) 導入知識研究集約度(ラグ2期) MFP成長率 (％) 7.00 (％：MFP成長率) 導入知識(ラグ2期) 6.003.5 3.4 5.00 3.3 4.00 2004 3.003.1 2.00 3 2006 2.9 1.00 2.8 2008 2011 2010 2009 2008 2007 2006 2005 2004 2002 2003 0.53 0.52 MFP成長率 0.51 0.50 0.49 0.48 0.47 0.46 (年) 大学・公的機関等研究集約度(ラグ9期) 導入知識研究集約度(ラグ2期) 0.45 2.5 2001 2000 1999 1998 1997 1996 1995 1994 1993 1992 1991 1990 1989 1988 企業研究集約度(ラグ5期) 0.44 2.6 1987 0.002.7 1986 ） 3.2 0.43 （ 韓 国 (％：対GDP比) 106 B.2 研究開発による MFP 関数の推定 参考として、OECD Main Science and Technology Indicators（MSTI）の海外主要国の データを利用し、研究開発による生産性関数を本編分析と同じ以下の４通りの手法で回帰 分析による推定を試みた。 ① 研究開発の限界収益率を推定するアプローチ T T 0 0 SRD GDP （T：全要素生産性、SRD：R&D ストック、GDP：国内総生産） ①’研究開発の限界収益率を推定するアプローチ（陳腐化率を 0 と仮定） T T 1 1 RD GDP （RD：R&D 支出） ② 産出の技術知識ストック弾力性を推定するアプローチ ln T 2 2 ln SRD ②’産出の技術知識ストック弾力性を推定するアプローチ（階差 log で推定） Δln T 2 Δln SRD 分析結果は次ページのとおりであるが、日本での試行と同様、研究開発の限界収益率を 推定する①のアプローチからは安定した結果が得られておらず、おおむね研究集約度の各 項は有意でないか符号が負となっているものが多くなっている。 企業、大学・公的機関、導入知識のすべてが有意に正となっているのはイギリス（②）、 フランス（②’ ）であった。なお、韓国については MSTI のデータ収録期間が他の国よりも 短く、十分な自由度が確保できていないが参考値として結果を掲載した。 107 参考資料 B-11 MFP 関数の推定結果 ① 研究開発の限界収益率を推定するアプローチ アメリカ 1991～2010年 推定期間 被説明変数 イギリス 1995～2007年 韓国 2005～2009年 ( 0.0246 7.167) ( 0.0189 6.437) ( 0.0003 0.277) ( 0.0141 9.227) ( 0.0279 38.621) ( -1.0408 -3.361) ( -1.1827 -2.215) ( 0.4558 0.995) ( -0.1491 -0.481) ( -0.7790 -14.534) ( -3.5050 -2.850) ( -4.9715 -4.032) ( 3.3576 4.117) ( -0.7430 -0.563) ( 2.8276 4.919) ( -3.5994 -2.869) ( -0.3786 -0.634) ( 0.8912 1.320) ( 0.1684 0.834) ( -0.1439 -0.418) Δ 企業研究ストック /GDP Δ 大学・公的機関等研究ストック /GDP Δ 導入知識ストック /GDP 統計量 フランス 1991～2009年 Δ MFP/MFP 定数項 説明変数 ドイツ 1992～2010年 自由度修正済決定係数 D.W.比 0.4170 0.5232 0.5405 0.6028 0.9301 1.2831 -0.0743 0.2128 0.9914 3.0588 イギリス 1990～2007年 韓国 2004～2009年 ①’研究開発の限界収益率を推定するアプローチ（陳腐化率を 0 と仮定） アメリカ 1990～2010年 推定期間 被説明変数 統計量 フランス 1990～2005年 Δ MFP/MFP ( 0.0397 3.783) ( 0.0265 5.232) ( 0.0144 0.998) ( 0.0262 3.563) ( 0.0306 22.790) 企業研究支出(5期ラグ) /GDP ( -1.2652 -3.327) ( -0.4823 -2.719) ( -0.2623 -0.188) ( 0.1608 0.408) ( -0.8187 -21.187) 大学・公的機関等研究支出(9期ラグ) /GDP ( -1.6407 -1.177) ( -0.9630 -1.174) ( -0.3056 -0.086) ( -2.7132 -2.452) ( 3.6815 6.879) 技術輸入額(2期ラグ) /GDP ( 0.3637 0.897) ( -0.6717 -3.474) ( 1.1642 0.134) ( -0.1901 -0.633) ( -0.8199 -2.176) 定数項 説明変数 ドイツ 1992～2010年 自由度修正済決定係数 D.W.比 0.3008 0.3317 0.9234 0.7770 -0.2242 0.0726 0.3296 0.4179 0.9911 3.1713 フランス 1990～2009年 イギリス 1994～2007年 韓国 2004～2009年 ② 産出の技術知識ストック弾力性を推定するアプローチ アメリカ 1990～2010年 推定期間 被説明変数 定数項 log企業研究ストック ( 4.9866 10.430) ( 4.4083 10.271) ( 1.8992 8.711) ( -3.4226 -11.118) ( -5.4880 -13.235) ( -0.1165 -2.136) ( 0.0927 3.064) ( 0.0316 0.348) ( 0.1983 4.794) ( 0.0980 0.959) ( 0.0105 0.297) ( -0.1724 -4.759) ( 0.2255 2.892) ( 0.5200 10.732) ( 0.6633 2.753) ( 0.1191 9.237) ( 0.1079 9.321) ( -0.0029 -0.644) ( 0.0288 7.599) ( -0.1319 -0.986) 説明変数 log大学・公的機関等研究ストック log導入知識ストック 統計量 ドイツ 1991～2010年 logMFP 自由度修正済決定係数 D.W.比 0.9966 0.5383 0.9938 0.6102 0.9974 0.2406 0.9990 1.6158 0.9988 2.6335 イギリス 1995～2007年 韓国 2005～2009年 ②’産出の技術知識ストック弾力性を推定するアプローチ（階差 log で推定） アメリカ 1991～2010年 推定期間 被説明変数 Δ log企業研究ストック Δ log大学・公的機関等研究ストック Δ log導入知識ストック 統計量 フランス 1991～2009年 Δ logMFP 定数項 説明変数 ドイツ 1992～2010年 自由度修正済決定係数 D.W.比 ( 0.0144 4.347) ( 0.0094 2.117) ( 0.0040 5.753) ( 0.0143 13.275) ( 0.0280 42.451) ( -0.0564 -1.582) ( -0.0143 -0.189) ( 0.0729 2.550) ( -0.0266 -1.226) ( -0.0783 -15.707) ( -0.0331 -0.726) ( -0.2231 -2.311) ( 0.0893 3.502) ( -0.0517 -0.978) ( 0.0732 4.333) ( 0.0040 0.196) ( 0.0397 2.391) ( 0.0121 5.265) ( 0.0033 1.642) ( 0.0024 0.434) 0.0893 0.1317 0.4771 0.6378 0.9539 1.2251 0.2814 0.4403 0.9945 2.9668 108 参考資料 C： MaeSTIP 関連資料 C.1 方程式体系 【凡例】 log()：自然対数関数、dlog()：自然対数関数の階差、exp()：指数関数 A(-x)：変数 A の x 期ラグ、@pch()：前期比関数（@pch(A) ＝（A-A(-1)）／A(-1)） @recode(条件式, A, B)：条件式が成立しているとき A、していないとき B を返す関数 各変数の下の数値は上段が推定されたパラメータ、下段の括弧内は t 値。 （生産関数） log(GDP/(L*LHRTLF)) = -2.625925 +0.008242902*TIME *(log(KP(-1)*ROMA/(L*LHRTLF))) (-45.071) (7.0837) (16.793) +0.4144497 +0.04806254*D09 (2.0742) OLS Sample: 1970 2009 Adj.R2= 0.996140 D.W.= 0.848777 (1) 生産・労働ブロック URATE2/100 =+0.002575202 (0.37782) -0.1028391 *GDPGAP (-6.6863) -0.007253729*(YW(-1)/GDPN(-1)) (-0.52041) +0.811917 *(URATE2(-1)/100) (23.037) OLS Sample: 1970 2009 Adj.R2= log(INTN2) =+0.3353209 (2.9226) 0.973652 D.W.= +0.08301802*log(INTORA) (2.1017) 1.991448 +4.613692*log(PDG/PDG(-1)) (3.0086) +0.6819994 *log(INTN2(-1)) (7.4743) OLS Sample: 1980 2009 Adj.R2= 0.972253 D.W.= 1.401739 PVDP = (-1 / 18) * log(0.1) * ((1 - 0.1 * exp(-1 * (INTN / 100) * 18)) / (INTN / 100 - log(0.1) / 18)) RCC = ((1 - PVDP) / (1 - CPTAX)) * (INTN - @pch(PI) * 100 + DP / KP(-1) * 100) NL = (POPT - POP14) * RLP / 10 GDPP = exp(log(TFPF) + 0.4144497 * log(KP(-1) * 115.64) + (1-0.4144497) * log(NL * 0.9883 * LHRRGF * 1.0999)) GDPGAP = (GDP - GDPP) / GDPP LW = L * RLW / 100 URATE = @recode(URATE2>0 , @recode(URATE2<100 , URATE2 , 100) , 0) 109 U = NL * URATE / 100 L = NL - U LU = L - LW INTN = @recode(INTN2>0 , INTN2 , 0) (2) 支出ブロック CP = +8933.508 +(15.63004 + CDUM)*YDP/PC -804.2278*(@PCH(CPI)*100) (1.4767) (2.7227) OLS IH = Sample: 1975 2008 Adj.R2= -11019.3 +22.58461*YDP/PC (-2.8205) (8.5317) -0.05091914 (-7.8881) OLS Sample: (17.655) 0.997633 D.W.= (-3.2185) 1.211145 -622.075*(@PCH(PH)*100) (-3.4727) *(KH(-1)+KH(-2)) (3.8962) 1983 2008 Adj.R2= +0.8142704*CP(-1) +5181.139 *D87C90 (5.4704) +5407.803 *D96 0.849822 D.W.= 1.445456 IP/KP(-1) =+0.1461793 -0.07706603*(log(KP(-1)/GDPP)+RCC/100) (35.587) (-2.9126) OLS Sample: 1977 2008 Adj.R2= 0.194451 D.W.= dlog(IP) = -0.01314973 +0.1063486*dlog(IP(-1)) +0.1906762*(dlog((YCB-TC+DPN)/PI)) (-0.75291) (0.446) +1.617047*dlog(GDP(-1)) (2.1492) -0.0638326*D92 (-1.1104) OLS JP = Sample: 0.257704 (1.4863) -0.667323*ERR_IP(-1) (-1.0973) -0.1210673*D93 (-2.1647) 1978 2008 Adj.R2= +3343.812 +0.02408995*GDP (2.2057) (1.8827) 0.517313 D.W.= -0.194251*KJP(-1) (-1.912) 2.029146 +1923.201*D97 (1.7645) -2905.993*D99 (-2.4896) OLS Sample: 1980 2008 Adj.R2= 0.351871 D.W.= 1.100114 log(EXC) = +0.673686 +0.4445719*log(TWM) -0.3953155*log(PEXC/(PEW*EXR2)) +0.4144903*log(EXC(-1)) (1.1114) (4.5145) (-2.3645) (3.5603) OLS Sample: 1980 2009 Adj.R2= log(MOIL) =+0.9087667 0.986236 D.W.= 1.625335 +0.09284704*log(GDP) -0.04792304*log(PMOIL(-1)/CGPI(-1)) 110 (1.3221) (2.2039) (-3.4022) +0.7483373*log(MOIL(-1)) (9.9627) OLS Sample: 1980 2009 Adj.R2= 0.850302 D.W.= 1.906109 log(MCOT) =-2.113727 +0.3933791*log(GDP) -0.3550875*log(PMCOT(-1)/CGPI(-1)) (-1.4388) (2.4943) (-2.904) +0.7175507*log(MCOT(-1)) (10.686) OLS DH = OLS DP = OLS JPN = OLS JGN = OLS Sample: -0.1311914 *D92 (-2.1539) 1975 2009 Adj.R2= 0.988693 D.W.= -4079.844+0.05507719 *KH(-1) (-4.8931) (23.696) +1109.18*D70C89 (3.1151) Sample: 1980 2008 Adj.R2= -396.6815 +0.1270351 *KP(-1) (-0.2673) (54.733) Sample: 1980 2008 Adj.R2= 0.989066 D.W.= 1981 2008 Adj.R2= -767.5536*D89 (-1.886) 0.332857 -6369.621 *D80C02 (-8.3968) 0.994375 D.W.= +872.6076 +0.003738331*(D(PJP*KJP)-AP) (5.8605) (6.6562) Sample: 1.848420 0.777303 +2652.277*D97 (3.6687) 0.743933 D.W.= -2241.093*D99 (-2.978) 2.508417 +168.2532 +0.1243506 *(D(PJG*KJG)/100-AG) (3.2609) (2.197) Sample: 1981 2006 Adj.R2= 0.132748 D.W.= 1.250273 ERR_IP = IP / KP(-1) - (0.1461793 - 0.07706603* (log(KP(-1) / GDPP) + RCC / 100)) MC = MOIL + MCOT GDP = CP + CG + IH + IP + IG + JP + JG + EXC - MC + RES20 GNP = GDP + EXO - MO + KORTK20 DX = DP + DH + DG KP = KP(-1) + IP - DP KH = KH(-1) + IH - DH KJP = KJP(-1) + JP KJG = KJG(-1) + JG CPN = CP * PC / 100 IHN = IH * PH / 100 111 IPN = IP * PI / 100 EXCN = EXC * PEXC / 100 EXON = EXO * PEXO / 100 EXN = EXCN + EXON MOILN = PMOIL * MOIL / 100 MCOTN = PMCOT * MCOT / 100 MON = MO * PMO / 100 MCN = MOILN + MCOTN MN = MCN + MON GDPN = CPN + CGN + IHN + IPN + IGN + JPN + JGN + EXCN - MCN GNPN = GDPN + (EXON - MON) DPN = DP * PI / 100 DHN = DH * PH / 100 DGN = DG * PIG / 100 DN = DPN + DHN + DGN IG_EX = IG(-1) * (1 + PCH_IG / 100) IG_EN = IGN / PIG * 100 CG_EX = CG(-1) * (1 + PCH_CG / 100) CG_EN = CGN / PCG * 100 IGN_EX = IGN(-1) * (1 + PCH_IGN / 100) IGN_EN = IG * PIG / 100 CGN_EX = CGN(-1) * (1 + PCH_CGN / 100) CGN_EN = CG * PCG / 100 IG = @recode(DUM_GM = 0 , IG_EN , IG_EX) IGN = @recode(DUM_GM = 0 , IGN_EX , IGN_EN) CG = @recode(DUM_GM = 0 , CG_EN , CG_EX) CGN = @recode(DUM_GM = 0 , CGN_EX , CGN_EN) (3) 物価・賃金ブロック CGPI = +50.3244 (7.589) +0.1529539 *PMC (8.7259) +0.6532338 *W/(GDP/L) +47.87489 *GDPGAP (7.2875) (3.2242) 112 OLS W = OLS PC = OLS PCG = OLS PH = OLS PI = Sample: 1983 2008 Adj.R2= -1236.825 +51.85623 *PC(-1) (-8.0407) (15.371) Sample: 1975 2008 Adj.R2= +9.526469 +0.01293518*W (3.3184) (53.769) Sample: 1975 2008 Adj.R2= 0.867101 D.W.= +15.08111 *GDP/L (4.4793) 0.977885 D.W.= 0.846384 +1268.81 (1.4395) *GDPGAP 0.240456 +0.2366609*CGPI (8.8784) 0.989701 D.W.= 0.501527 0.989897 D.W.= 0.624090 +22.44996 +0.2818772 *PC (6.751) (2.9686) Sample: 1975 2008 Adj.R2= +12.81514 +0.133373*CGPI (1.7572) (1.9669) Sample: 1975 2008 Adj.R2= +70.58364 +0.4282819 *CGPI (18.415) (12.624) +0.01487565*W (24.495) 0.949905 D.W.= +0.01355196*W (19.032) -2.758603*D87C90 (-1.7688) 0.441891 -0.9615258 *GDP/L (-21.151) +64.80018 *GDPGAP (7.6224) OLS PIG = OLS PJP = OLS Sample: 1975 2008 Adj.R2= +18.59515 +0.2780276 *PI (2.6445) (4.4315) Sample: 1975 2008 Adj.R2= -24.56107 +0.5104646 *CGPI (-1.6753) (2.0102) Sample: 1980 2008 Adj.R2= 0.978369 D.W.= +0.011104*W (18.4741) 0.915761 D.W.= 0.953770 D.W.= 1.585068 +0.5107742 *log(CGPI) (2.0579) +0.4980345 *log(PEXC(-1)) (5.4712) OLS Sample: 1980 2009 Adj.R2= 0.981677 D.W.= PEXO = +20.0278 (5.7314) +0.6873149 *PDG(-1) (16.751) +0.124183 *CGPI (3.7514) OLS Sample: 1975 2009 Adj.R2= 0.986557 D.W.= PMO = 0.255074 +0.7179474 *PJP(-1) (5.6532) log(PEXC) =-3.550742 +0.3775692 *log(PEW*EXR2) (-4.3287) (6.7183) -0.09298577*D07C09 (-4.7719) 0.684442 +11.57818 +0.009177226*PMC 1.307038 -0.02207224*EXR2 (-3.2308) 1.030525 +0.8715736 *PMO(-1) 113 OLS CPI = OLS (4.6081) (1.2555) Sample: 1975 2009 Adj.R2= +6.10359 (3.7685) +0.2076172 *PC (3.8698) Sample: 1975 2009 Adj.R2= (40.749) 0.982905 D.W.= 0.843232 +0.7379824 *CPI(-1) (18.336) 0.996028 D.W.= 1.184777 PMOIL = POILJ * EXR2 / 30.648 PMCOT = PMCOTD * EXR2 / 107.78 PMC = MCN / MC * 100 PDG = GDPN / GDP * 100 P = GNPN / GNP * 100 PD = DN / DX * 100 (4) 分配ブロック YR = -563552.1 +44931.51 *log(Y) (-5.4875) (5.2914) +4123.641 *INTN (7.8177) +0.3936862 *YR(-1) (4.4021) -282.936 *TIME (-1.5371) OLS HZSK = OLS AP = OLS AC = OLS TI = OLS YCB = Sample: 1981 2008 Adj.R2= -982.8019 +0.8237871 *YR (-2.8489) (67.481) Sample: 1981 2008 Adj.R2= 0.967559 D.W.= 0.832554 +1381.952 *D70C89 (4.5564) 0.994170 D.W.= 0.601903 +166.3627 +0.6804353 *(D(PJP)/100*(0.5*JP+KJP(-1))) -3355.04 *D85C86 (0.52028) (3.7164) (-2.6672) Sample: 1981 2008 Adj.R2= 0.549754 D.W.= 1.702570 0.999963 D.W.= 1.258962 -0.4372198 +0.9867096 *AP (-0.16116) (855.51) Sample: 1981 2008 Adj.R2= -4253.5 +0.03991893*((1+CONTAX)*GDPN) (-2.0375) (4.9406) Sample: 1981 2008 Adj.R2= +5154.639 +0.4557456 *Y-YW (0.6635) (6.0987) +0.604414*TI(-1) (8.1455) 0.993553 D.W.= +1892.545*D70C89 (2.5188) 1.597688 -1701.438 *(INTN+INTN(-1)) (-7.1017) (4.0412) +10974.25 *D70C89 114 OLS YC = OLS Sample: 1981 2008 Adj.R2= +1356.961 +0.9234405 *YCB (1.2237) (43.104) Sample: 1981 2008 Adj.R2= 0.788859 D.W.= 0.932008 -93.86529 *INTN (-1.1066) 0.992414 D.W.= 1.176200 log(TC) = -2.613201 +1.291601 *log(YCB*CPTAX) (-3.1396) (14.498) OLS YUH = OLS TP = OLS SI = OLS Sample: 1955 2050 Adj.R2= +5069.192 +0.25958 (2.0301) (1.7259) Sample: *YU 1981 2008 Adj.R2= 0.846271 D.W.= +2790.747 *D89C91 (2.3677) 0.908731 D.W.= -4561.88 +0.113669*(YW+YUH+HZSK) (-2.1878) (14.415) Sample: 1981 2008 Adj.R2= Sample: 1981 2008 Adj.R2= +0.6908109 *YUH(-1) (5.6491) 1.756023 -5844.076*TPDUM (-7.0427) 0.920368 D.W.= -17864.96 +0.1756264 *(YP-TRPY-TP) (-10.598) (21.177) 0.606098 +3251.684*D89C91 (3.0978) 1.352621 +0.8688784 *POP65 (9.6506) 0.988976 D.W.= 0.977411 A = AP + AG AU = AP - AC Y = GNPN - (TI - SB + DN + SDEF) YU = Y - (YW + YR + YC + YGA) YW = W * LW / 100 YP = YW + YUH + HZSK + TRRV + TRH YDP = YP - TP - SI - TRPY (5) 科学技術イノベーションブロック dlog(TFPF) = OLS Sample: +0.03361075*dlog(SRDB) +0.05001951*dlog(SRDR+SRDE) (2.7275) (3.2762) +0.07237576*D85C*dlog(SRDR+SRDE) +0.04667516*dlog(STI) (8.1262) (8.0603) 1971 2009 Adj.R2= log(PBRD) =-5.673974 +0.568375 *log(W) (-38.155) (25.478) 0.553633 D.W.= 1.221765 +0.1791225 *log(PI) (2.7622) 115 OLS Sample: 1965 2008 Adj.R2= 0.991115 D.W.= 0.267666 log(PRRD) =-4.984033 +0.192482 *log(PCG) +0.8836818 *log(PIG) (-55.386) (4.0491) (13.553) OLS Sample: 1965 2008 Adj.R2= 0.997162 D.W.= 0.243339 log(PERD) =-5.852024 +0.4825133 *log(PCG) +0.7757787 *log(PIG) (-30.343) (4.736) (5.5514) OLS Sample: 1965 2008 Adj.R2= 0.991722 D.W.= 0.141222 GFRDN = TGBAORD * CNV_KR BERDN = GFRDN * RRD_G2B + PFRDN * RRD_P2B + FFRDN * RRD_F2B BERD = BERDN / PBRD SRDB = SRDB(-1) * (1 - 0.1056) + BERD(-5) RERDN = GFRDN * RRD_G2R + PFRDN * RRD_P2R + FFRDN * RRD_F2R RERD = RERDN / PRRD SRDR = SRDR(-1) * (1 - 0.0747) + RERD(-9) HERDN = GFRDN * RRD_G2E + PFRDN * RRD_P2E + FFRDN * RRD_F2E HERD = HERDN / PERD SRDE = SRDE(-1) * (1 - 0.0747) + HERD(-9) GERDN = BERDN + RERDN + HERDN GERD = BERD + RERD + HERD PGRD = GERDN / GERD SRD = SRDB + SRDR + SRDE TIM = TIMN / PGRD STI = STI(-1) * (1 - 0.2104) + TIM(-2) TGBAORD = GDPN * RGBA PFRDN = GDPN * RPFRD FFRDN = GDPN * RFFRD TIMN = GDPN * RTIM 116 C.2 変数リスト (1) 内生変数 略号 変数名 単位 A 在庫品評価調整額合計 10 億円 AC 法人企業在庫品評価調整額 10 億円 AP 民間在庫品評価調整額 10 億円 AU 個人企業在庫品評価調整額 10 億円 BERD 実質企業等使用研究費 2000 年 10 億円 BERDN 企業等使用研究費 10 億円 BLCURNF 経常収支 億円 CG 実質政府最終消費支出 10 億円 CG_EN 実質政府最終消費支出(実質内生時用) 10 億円 CG_EX 実質政府最終消費支出(実質外生時用) 10 億円 CGN 名目政府最終消費支出 10 億円 CGN_EN 名目政府最終消費支出(名目内生時用) 10 億円 CGN_EX 名目政府最終消費支出(名目外生時用) 10 億円 CGPI 企業物価指数 2005 年=100 CP 民間最終消費支出 10 億円 CPI 消費者物価指数(全国)総平均 2005 年=100 CPN 民間最終消費支出 10 億円 DGN 公的資本減耗 10 億円 DH 実質民間住宅資本減耗 2000 年 10 億円 DHN 民間住宅資本減耗 10 億円 DN 民間･公的資本減耗合計 10 億円 DP 実質民間企業設備資本減耗 2000 年 10 億円 DPN 民間企業設備資本減耗 10 億円 DX DP+DH+DG 10 億円 ER 月間有効求人倍率 倍 ERR_IP 民間設備投資長期間形式の誤差項 率 EXC 財貨･サービスの輸出 10 億円 EXCN 財貨･サービスの輸出 10 億円 EXN 輸出と海外からの所得 10 億円 EXON 海外からの要素所得 10 億円 FFRDN 外国負担研究費 10 億円 GDP 実質国内総生産 10 億円 GDPGAP GDP ギャップ 比率 GDPN 国内総生産 10 億円 GDPP 潜在 GDP 10 億円 GERD 実質国内研究費総額 2000 年 10 億円 GERDN 国内研究費総額 10 億円 GFRDN 政府負担研究費 10 億円 GNP 実質国民総所得 2000 年連鎖 10 億円 GNPN 国民総所得 10 億円 HERD 実質大学等使用研究費 2000 年 10 億円 117 略号 変数名 単位 HERDN 大学等使用研究費 10 億円 HZSK HZSKKK-HZSKK 10 億円 IG 実質公的固定資本形成 10 億円 IG_EN 実質公的固定資本形成(実質内生時用) 10 億円 IG_EX 実質公的固定資本形成(実質外生時用) 10 億円 IGN 名目公的固定資本形成 10 億円 IGN_EN 名目公的固定資本形成(名目内生時用) 10 億円 IGN_EX 名目公的固定資本形成(名目外生時用) 10 億円 IH 実質民間住宅投資 2000 年連鎖 10 億円 IHN 民間住宅投資 10 億円 IIP 鉱工業生産指数:鉱工業 2005=100 INTN 全銀 貸出約定平均金利(含む当座貸越) ％ INTN2 全銀 貸出約定平均金利(含む当座貸越)(範囲調整前) ％ IP 民間企業設備投資 10 億円 IPN 民間企業設備投資 10 億円 JP 実質民間企業在庫投資 2000 年連鎖 10 億円 JPN 民間企業在庫投資 10 億円 KH 民間住宅資本ストック 2000 年 10 億円 KJG 公的企業資本ストック 2000 年 10 億円 KJP 民間企業在庫ストック 2000 年 10 億円 KP 民間設備資本ストック 2000 年 10 億円 L 就業者数 合計 万人 LU 個人業主数 万人 LW 雇用者数 合計 万人 M2CD マネーサプライ M2+CD(末残) 億円 MC 財貨･サービスの輸入 2000 年連鎖 10 億円 MCN 財貨･サービスの輸入 10 億円 MCOT その他の財貨･サービスの輸入 2000 年連鎖 10 億円 MCOTN その他の財貨･サービスの輸入 10 億円 MN 輸入と海外への所得 10 億円 MOIL 実質原油輸入額 2000 年 10 億円 MOILN 名目原油輸入額 10 億円 MON 海外への要素所得 10 億円 NL 労働力人口 合計 万人 P 国民総所得デフレーター 2000 年=100 PBRD 企業等研究支出デフレーター 2000 年=100 PC 民間最終消費支出デフレーター 2000 年=100 PCG 政府最終消費支出デフレーター 2000 年=100 PD DN/DX*100 2000 年=100 PDG 国内総生産デフレーター 2000 年=100 PERD 大学等研究支出デフレーター 2000 年=100 PEXC 財貨･サービスの輸出デフレーター 2000 年=100 PEXO 海外からの要素所得デフレーター 2000 年=100 PFRDN 民間負担研究費 10 億円 PGRD 総研究支出デフレーター 2000 年=100 118 略号 変数名 単位 PH 民間住宅投資デフレーター 2000 年=100 PI 民間企業設備投資デフレーター 2000 年=100 PIG 公的固定資本形成デフレーター 2000 年=100 PJP 民間企業在庫デフレーター 2000 年=100 PLANDLF 地価公示 1975 年=100 PMC 財貨･サービスの輸入デフレーター 2000 年=100 PMCOT その他の財貨･サービスの輸入デフレーター 2000 年＝100 PMO 海外への要素所得デフレーター 2000 年=100 PMOIL 原油輸入デフレーター 2000 年＝100 PRRD 公的機関等研究支出デフレーター 2000 年=100 PVDP 減価償却の割引現在価値 RCC 実質資本コスト RERD 実質公的機関･非営利団体使用研究費 2000 年 10 億円 RERDN 公的機関･非営利団体使用研究費 10 億円 SI 社会保障負担 10 億円 SRD 総研究開発ストック 2000 年 10 億円 SRDB 企業等研究開発ストック 2000 年 10 億円 SRDE 大学等研究開発ストック 2000 年 10 億円 SRDR 公的機関･非営利団体研究開発ストック 2000 年 10 億円 STI 導入知識ストック 2000 年 10 億円 TC 法人税 10 億円 TFPF 全要素生産性(HP ﾌｨﾙﾀ適用後) TGBAORD 科学技術関係経費(国･地方計) 10 億円 TI 間接税 10 億円 TIM 実質技術輸入額 2000 年 10 億円 TIMN 技術輸入額 10 億円 TP 個人直接税 10 億円 U 完全失業者数 合計 万人 URATE 完全失業率 合計 ％ URATE2 完全失業率 合計(範囲調整前) ％ W 1 人当たり雇用者所得 1000 円／人 Y 国民所得 10 億円 YC 民間法人企業所得(配当受払後) 10 億円 YCB 民間法人企業所得(配当受払前) 10 億円 YDP 家計(支払)個人可処分所得 10 億円 YP 個人所得 10 億円 YR 財産所得 10 億円 YU 個人企業所得(配当受払後) 10 億円 YUH 家計(受取)営業余剰･混合所得 10 億円 YW 雇用者報酬 10 億円 (2) 外生変数 略号 変数名 AG 公的企業在庫品評価調整額 CDUM 民間最終消費限界消費性向ダミー 単位 10 億円 119 略号 変数名 単位 CNV_KR 経費･研究費比率 率 CONTAX 消費税率 率 CPTAX 法人税率 率 DG 実質公的資本減耗 2000 年 10 億円 DUM_GM 政府支出内生･外生制御用ダミー EXO 実質海外からの要素所得 2000 年連鎖 10 億円 EXR2 外国為替相場 円/＄ INTORA 基準割引率(公定歩合) ％ JG 実質公的在庫投資 2000 年連鎖 10 億円 JGN 公的在庫投資 10 億円 KORTK20 交易利得 2000 年連鎖 10 億円 LHRRGF 所定内労働時間:全産業 時間 MO 実質海外への要素所得 2000 年連鎖 10 億円 PCH_CG 実質政府消費支出対前年度比(実質外生時用) ％ PCH_CGN 名目政府消費支出対前年度比(名目外生時用) ％ PCH_IG 実質公的固定資本形成対前年度比(実質外生時用) ％ PCH_IGN 名目公的固定資本形成対前年度比(名目外生時用) ％ PEW 世界工業製品輸出物価指数 1990 年＝100 PMCOTD その他の財貨･サービスの輸入デフレーター($) 2000 年＝100 POILJ 原油価格(通関ベース) ドル/バレル POP14 14 歳以下人口 千人 POP65 65 歳以上人口 千人 POPT 総人口 千人 RES20 開差 2000 年連鎖 10 億円 RFFRD 外国負担研究費対名目 GDP 比 率 RGBA 科学技術関係経費対名目 GDP 比 率 RLP 労働参加率 率 RLW 就業者に占める雇用者比率 率 RPFRD 民間負担研究費対名目 GDP 比 率 RRD_F2B 外国負担研究費に占める企業等の比率 率 RRD_F2E 外国負担研究費に占める大学等の比率 率 RRD_F2R 外国負担研究費に占める公的機関等の比率 率 RRD_G2B 政府負担研究費に占める企業等の比率 率 RRD_G2E 政府負担研究費に占める大学等の比率 率 RRD_G2R 政府負担研究費に占める公的機関等の比率 率 RRD_P2B 民間負担研究費に占める企業等の比率 率 RRD_P2E 民間負担研究費に占める大学等の比率 率 RRD_P2R 民間負担研究費に占める公的機関等の比率 率 RTIM 技術輸入額対名目 GDP 比 率 SB 補助金 10 億円 SDEF 統計上の不突合 10 億円 TIME タイムトレンド 1965 年=1 TPDUM 特別減税ダミー １または０ TRH 社会保障給付 10 億円 TRPY 家計その他支払 10 億円 120 略号 変数名 単位 TRRV 家計その他受取 10 億円 TWM 世界貿易(実質) 90 年 10 億ドル YGA 公的企業所得(配当受払後) 10 億円 121 参考資料 D：データ一覧 本調査では、総務省『科学技術研究調査』等の統計調査から収集し、整備した時系列デ ータを参考資料として掲載する。 122 負担源別・組織別研究費等の推移 研究費総額 科学技術関係経費(国・地方計) 負担者 国・地方公共団体 使用者 単位 昭和34 昭和35 昭和36 昭和37 昭和38 昭和39 昭和40 昭和41 昭和42 昭和43 昭和44 昭和45 昭和46 昭和47 昭和48 昭和49 昭和50 昭和51 昭和52 昭和53 昭和54 昭和55 昭和56 昭和57 昭和58 昭和59 昭和60 昭和61 昭和62 昭和63 平成元 平成2 平成3 平成4 平成5 平成6 平成7 平成8 平成9 平成10 平成11 平成12 平成13 平成14 平成15 平成16 平成17 平成18 平成19 平成20 平成21 平成22 1959 1960 1961 1962 1963 1964 1965 1966 1967 1968 1969 1970 1971 1972 1973 1974 1975 1976 1977 1978 1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 企業等 百万円 171,116 210,867 275,540 319,250 368,252 438,133 508,595 576,631 702,484 877,487 1,064,653 1,355,505 1,532,372 1,791,871 2,215,836 2,716,032 2,974,573 3,320,685 3,651,319 4,045,864 4,583,630 5,246,248 5,982,356 6,528,700 7,180,782 7,893,931 8,890,299 9,192,932 9,836,640 10,627,572 11,815,482 13,078,315 13,771,524 13,909,493 13,709,139 13,596,030 14,408,236 15,079,315 15,741,499 16,139,925 16,010,588 16,289,336 16,527,998 16,675,053 16,804,155 16,937,584 17,845,224 18,463,102 18,943,767 18,800,063 17,246,300 17,109,951 百万円 95,616 124,374 163,849 179,423 207,294 243,850 252,359 292,177 378,970 504,351 628,352 823,265 895,021 1,044,927 1,301,926 1,589,052 1,684,847 1,882,231 2,109,501 2,291,002 2,664,912 3,142,257 3,629,793 4,039,018 4,560,126 5,136,634 5,939,948 6,120,164 6,494,268 7,219,319 8,233,820 9,267,167 9,743,049 9,560,684 9,053,608 8,980,253 9,395,895 10,058,409 10,658,357 10,800,064 10,630,161 10,860,216 11,451,012 11,576,840 11,758,939 11,867,276 12,745,839 13,327,392 13,830,433 13,634,478 11,983,844 12,010,034 公的機関・ うち民間非 非営利団体 営利 百万円 26,804 34,008 41,950 49,815 53,828 64,720 72,593 82,540 94,078 114,673 137,068 166,363 213,910 268,260 339,747 409,395 449,928 504,438 529,521 603,788 660,392 763,917 906,918 949,260 971,010 1,033,110 1,160,571 1,240,193 1,384,451 1,394,180 1,452,290 1,514,156 1,620,548 1,772,528 1,896,819 1,863,226 2,030,154 2,007,786 2,023,943 2,116,981 2,171,341 2,220,702 1,843,594 1,815,875 1,782,107 1,796,342 1,691,975 1,753,318 1,689,656 1,720,593 1,712,676 1,665,938 百万円 6,028 8,611 10,758 13,041 13,221 15,254 15,796 16,467 17,067 18,728 19,906 21,150 23,325 25,424 32,088 84,236 85,923 101,901 88,831 100,831 94,604 145,541 245,521 276,178 279,651 307,425 349,812 399,971 441,273 458,925 498,535 537,291 573,453 612,427 618,179 636,799 640,021 679,251 716,967 714,068 689,609 707,069 361,570 332,664 321,968 298,796 309,775 322,878 310,282 273,229 255,138 249,419 大学等 百万円 48,696 52,485 69,741 90,012 107,130 129,563 183,643 201,914 229,436 258,463 299,233 365,877 423,441 478,684 574,163 717,585 839,798 934,016 1,012,297 1,151,074 1,258,326 1,340,074 1,445,645 1,540,422 1,649,646 1,724,187 1,789,780 1,832,575 1,957,921 2,014,073 2,129,372 2,296,992 2,407,927 2,576,281 2,758,712 2,752,551 2,982,187 3,013,120 3,059,199 3,222,879 3,209,086 3,208,418 3,233,392 3,282,338 3,263,109 3,273,966 3,407,410 3,382,392 3,423,678 3,444,992 3,549,780 3,433,979 百万円 55,922 63,358 79,963 97,864 111,291 139,004 162,398 194,010 224,195 262,796 299,687 370,101 447,388 518,835 626,139 783,242 882,903 976,486 1,078,811 1,219,171 1,353,416 1,465,024 1,612,428 1,666,164 1,721,432 1,777,779 1,867,253 1,955,309 2,111,840 2,117,780 2,202,419 2,346,561 2,504,462 2,696,718 2,965,848 2,918,177 3,292,401 3,160,552 3,203,853 3,498,493 3,503,749 3,540,764 3,476,942 3,452,681 3,394,467 3,389,068 3,389,698 3,335,072 3,306,072 3,345,560 3,495,722 3,307,155 企業等 公的機関・ 非営利団体 大学等 百万円 百万円 百万円 731 721 825 796 741 1,010 1,380 2,865 5,067 8,439 11,368 17,666 21,962 27,449 26,351 23,335 28,698 29,074 39,292 31,964 36,917 58,875 68,983 70,238 78,448 88,646 97,782 110,003 107,551 106,456 102,834 118,810 133,483 103,220 127,285 107,192 149,415 115,323 139,490 223,412 187,766 184,511 161,634 169,864 164,724 149,832 148,884 136,026 150,372 126,108 141,305 141,096 20,636 25,784 32,051 37,640 41,641 56,683 61,006 71,789 82,520 101,084 119,757 146,341 188,865 228,211 288,646 342,257 380,504 419,291 449,179 514,696 577,585 629,637 708,484 721,345 739,626 766,741 831,534 880,010 981,678 975,738 1,007,460 1,066,892 1,180,102 1,316,870 1,441,371 1,425,534 1,581,820 1,505,911 1,508,513 1,591,944 1,650,712 1,697,615 1,670,768 1,609,961 1,582,065 1,623,808 1,506,932 1,539,345 1,475,283 1,542,685 1,541,030 1,496,456 34,555 36,852 47,086 59,428 68,909 81,311 100,013 119,357 136,608 153,273 168,562 206,093 236,561 263,175 311,142 417,650 473,701 528,121 590,340 672,511 738,914 776,512 834,962 874,581 903,358 922,392 937,937 965,296 1,022,611 1,035,586 1,092,125 1,160,859 1,190,877 1,276,627 1,397,192 1,385,451 1,561,166 1,539,318 1,555,850 1,683,137 1,665,271 1,658,638 1,644,540 1,672,856 1,647,678 1,615,428 1,733,882 1,659,701 1,680,417 1,676,767 1,813,387 1,669,603 （うち国の 民間 み） 百万円 992,502 1,104,492 1,189,863 1,296,833 1,327,125 1,378,884 1,436,700 1,524,865 1,584,072 1,712,856 1,695,693 1,722,884 1,800,012 1,933,119 2,092,442 2,316,424 2,245,824 2,633,797 2,495,127 2,515,558 2,811,430 2,744,278 2,760,815 2,581,745 2,572,274 2,463,882 2,346,406 2,339,459 2,590,964 2,538,993 2,545,915 2,672,045 2,472,754 百万円 115,194 146,989 195,203 220,816 256,418 298,542 345,597 381,921 477,489 613,891 763,766 984,704 1,083,826 1,271,838 1,588,286 1,931,232 2,089,689 2,341,456 2,568,656 2,823,305 3,226,628 3,776,351 4,363,784 4,855,536 5,451,130 6,108,562 7,014,906 7,229,723 7,716,558 8,501,469 9,603,321 10,721,481 11,255,017 11,199,369 10,731,483 10,663,869 11,100,468 11,904,661 12,493,863 12,593,345 12,448,321 12,684,199 12,986,147 13,162,678 13,363,122 13,497,488 14,397,352 15,066,684 15,577,912 15,387,925 13,682,504 13,732,042 外国 企業等 公的機関・ 非営利団体 大学等 百万円 百万円 百万円 94,885 123,645 163,018 178,606 206,492 242,819 250,927 289,185 373,666 495,570 616,355 805,150 872,232 1,016,474 1,274,357 1,564,403 1,654,502 1,851,154 2,067,682 2,257,263 2,625,780 3,080,036 3,556,179 3,963,417 4,475,163 5,042,507 5,835,932 6,003,973 6,380,669 7,106,502 8,123,094 9,139,891 9,599,526 9,446,327 8,916,565 8,860,992 9,233,291 9,930,840 10,477,814 10,530,868 10,386,064 10,613,857 11,227,218 11,349,998 11,550,227 11,668,590 12,541,817 13,138,507 13,630,020 13,447,678 11,780,712 11,803,309 6,168 8,178 9,812 12,049 12,079 7,915 11,476 10,630 11,430 13,467 17,133 19,930 24,885 39,963 51,017 67,013 69,208 84,549 79,136 87,601 81,545 132,881 197,056 226,359 229,914 264,668 327,329 358,608 400,743 416,974 443,264 445,684 438,776 453,907 453,723 436,008 446,513 500,491 513,504 523,389 519,097 521,509 170,792 204,197 198,427 171,028 182,985 206,805 206,260 174,312 168,126 166,233 14,141 15,167 22,374 30,161 37,847 47,808 83,193 82,105 92,393 104,853 130,279 159,624 186,710 215,400 262,911 299,816 365,979 405,753 421,839 478,441 519,302 563,434 610,548 665,760 746,052 801,387 851,645 867,142 935,146 977,994 1,036,963 1,135,907 1,216,715 1,299,134 1,361,195 1,366,869 1,420,664 1,473,330 1,502,545 1,539,087 1,543,160 1,548,833 1,588,137 1,608,483 1,614,468 1,657,870 1,672,550 1,721,373 1,741,632 1,765,935 1,733,666 1,762,501 百万円 520 374 570 543 587 600 700 800 800 1,200 700 1,158 1,198 1,411 1,558 1,981 2,743 3,852 3,388 3,586 4,873 6,144 7,000 8,220 7,590 8,140 7,900 8,242 8,323 9,742 10,273 12,045 13,406 11,808 13,984 15,367 14,102 43,783 48,087 58,518 64,373 64,909 59,694 46,566 51,028 58,174 61,346 59,783 66,578 68,074 70,754 企業等 公的機関・ 非営利団体 大学等 百万円 百万円 百万円 8 6 21 61 21 52 127 237 341 629 449 827 1,004 1,218 1,314 1,647 2,003 2,527 1,775 2,215 3,346 4,631 5,363 6,515 5,481 6,234 6,188 6,048 6,361 7,892 8,466 10,040 11,137 9,758 12,069 13,189 12,246 41,053 45,784 56,331 61,848 62,160 56,978 43,988 48,854 55,138 52,859 50,041 60,692 61,827 65,629 注１：総務省「科学技術研究調査」より作成。平成 8 年度からソフトウェア業、平成 13 年度から卸売業等が調査対象に追加されている。 注２：内訳の項目計が総額に一致するよう、端数を調整しているため、内訳の値は一部公式統計値と一致していない場合がある。 注３：1965～70 年度の負担源別・組織別研究費は非掲載のため、組織別計・負担減別計の値と前後の年の構成比から RAS 法により推計。 注４：負担者の「うち国のみ」は、各組織の国からの外部資金計と国営研究機関、国営大学の自己資金を合算した額。 国・地方が峻別できない区分があるため、厳密には国の資金の全てではない。 注５：科学技術関係経費は文部科学省調べ（文部科学省「科学技術指標」、「文部科学要覧」より） 科学技術関係経費（当初予算ベース）の昭和 57 年度以前は科学技術白書掲載の「科学技術関係予算」額 46 87 126 108 122 111 121 128 122 179 92 160 86 84 125 216 598 1,206 1,491 1,262 1,399 1,378 1,556 1,470 1,701 1,708 1,575 2,030 1,468 1,566 1,580 1,670 1,750 1,725 1,684 1,821 1,384 1,926 1,648 1,532 1,578 2,034 1,717 1,615 1,506 2,058 7,168 8,113 3,596 3,520 3,249 466 281 423 374 444 437 452 435 337 393 160 171 108 109 119 118 142 119 122 109 128 135 81 235 408 198 137 164 494 284 227 335 519 325 231 357 472 804 655 655 947 715 999 963 668 978 1,319 1,629 2,290 2,727 1,876 科学技術関係 科学技術関係 地方公共団体 経費(当初予 経費(補正・予 における科学 算) 備費等) 技術関係経費 百万円 43,600 51,000 62,947 74,898 90,595 108,665 120,579 143,088 167,937 191,912 221,403 263,390 305,316 360,865 441,872 539,196 677,321 771,959 870,605 990,489 1,150,841 1,292,062 1,398,242 1,448,012 1,461,859 1,483,839 1,532,869 1,606,386 1,662,336 1,715,746 1,815,199 1,920,871 2,022,631 2,238,376 2,815,265 2,368,174 3,184,949 2,965,952 3,002,611 4,163,579 3,760,528 4,247,445 4,584,188 4,358,084 4,048,994 4,084,123 4,040,423 4,140,071 4,044,726 4,240,519 5,046,264 4,189,657 百万円 百万円 43,600 51,000 62,947 74,898 90,595 108,665 120,579 143,088 167,937 191,912 221,403 263,390 305,316 360,865 441,872 539,196 677,321 771,959 870,605 990,489 1,150,841 1,292,062 1,398,242 1,448,012 1,461,859 1,483,839 1,532,869 1,606,386 1,662,336 1,715,746 1,815,199 1,920,871 2,022,631 2,134,676 103,700 2,266,265 549,000 2,358,474 9,700 2,499,549 685,400 2,810,452 155,500 3,002,611 0 3,032,179 1,131,400 3,156,728 603,800 3,285,987 467,600 3,468,512 608,100 3,544,427 323,800 3,597,366 4,100 3,608,361 30,500 3,577,945 37,510 3,574,334 145,100 3,511,258 117,500 3,570,796 240,000 3,563,929 1,097,000 3,589,009 197,800 百万円 493,858 507,576 489,857 447,528 445,262 424,968 420,637 415,968 429,723 385,335 402,848 123 負担源別・組織別研究費割合等 研究費総額 負担者 国・地方公共団体 使用者 単位 昭和34 昭和35 昭和36 昭和37 昭和38 昭和39 昭和40 昭和41 昭和42 昭和43 昭和44 昭和45 昭和46 昭和47 昭和48 昭和49 昭和50 昭和51 昭和52 昭和53 昭和54 昭和55 昭和56 昭和57 昭和58 昭和59 昭和60 昭和61 昭和62 昭和63 平成元 平成2 平成3 平成4 平成5 平成6 平成7 平成8 平成9 平成10 平成11 平成12 平成13 平成14 平成15 平成16 平成17 平成18 平成19 平成20 平成21 平成22 1959 1960 1961 1962 1963 1964 1965 1966 1967 1968 1969 1970 1971 1972 1973 1974 1975 1976 1977 1978 1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 ％ 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 企業等 公的機関・ 非営利団体 大学等 ％ ％ ％ 55.9 59.0 59.5 56.2 56.3 55.7 49.6 50.7 53.9 57.5 59.0 60.7 58.4 58.3 58.8 58.5 56.6 56.7 57.8 56.6 58.1 59.9 60.7 61.9 63.5 65.1 66.8 66.6 66.0 67.9 69.7 70.9 70.7 68.7 66.0 66.1 65.2 66.7 67.7 66.9 66.4 66.7 69.3 69.4 70.0 70.1 71.4 72.2 73.0 72.5 69.5 70.2 15.7 16.1 15.2 15.6 14.6 14.8 14.3 14.3 13.4 13.1 12.9 12.3 14.0 15.0 15.3 15.1 15.1 15.2 14.5 14.9 14.4 14.6 15.2 14.5 13.5 13.1 13.1 13.5 14.1 13.1 12.3 11.6 11.8 12.7 13.8 13.7 14.1 13.3 12.9 13.1 13.6 13.6 11.2 10.9 10.6 10.6 9.5 9.5 8.9 9.2 9.9 9.7 ％ 28.5 24.9 25.3 28.2 29.1 29.6 36.1 35.0 32.7 29.5 28.1 27.0 27.6 26.7 25.9 26.4 28.2 28.1 27.7 28.5 27.5 25.5 24.2 23.6 23.0 21.8 20.1 19.9 19.9 19.0 18.0 17.6 17.5 18.5 20.1 20.2 20.7 20.0 19.4 20.0 20.0 19.7 19.6 19.7 19.4 19.3 19.1 18.3 18.1 18.3 20.6 20.1 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 民間 企業等 公的機関・ 非営利団体 大学等 ％ ％ ％ 1.3 1.1 1.0 0.8 0.7 0.7 0.8 1.5 2.3 3.2 3.8 4.8 4.9 5.3 4.2 3.0 3.3 3.0 3.6 2.6 2.7 4.0 4.3 4.2 4.6 5.0 5.2 5.6 5.1 5.0 4.7 5.1 5.3 3.8 4.3 3.7 4.5 3.6 4.4 6.4 5.4 5.2 4.6 4.9 4.9 4.4 4.4 4.1 4.5 3.8 4.0 4.3 36.9 40.7 40.1 38.5 37.4 40.8 37.6 37.0 36.8 38.5 40.0 39.5 42.2 44.0 46.1 43.7 43.1 42.9 41.6 42.2 42.7 43.0 43.9 43.3 43.0 43.1 44.5 45.0 46.5 46.1 45.7 45.5 47.1 48.8 48.6 48.9 48.0 47.6 47.1 45.5 47.1 47.9 48.1 46.6 46.6 47.9 44.5 46.2 44.6 46.1 44.1 45.2 外国 ％ 61.8 58.2 58.9 60.7 61.9 58.5 61.6 61.5 60.9 58.3 56.2 55.7 52.9 50.7 49.7 53.3 53.7 54.1 54.7 55.2 54.6 53.0 51.8 52.5 52.5 51.9 50.2 49.4 48.4 48.9 49.6 49.5 47.6 47.3 47.1 47.5 47.4 48.7 48.6 48.1 47.5 46.8 47.3 48.5 48.5 47.7 51.2 49.8 50.8 50.1 51.9 50.5 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 企業等 公的機関・ 非営利団体 大学等 ％ ％ ％ 82.4 84.1 83.5 80.9 80.5 81.3 72.6 75.7 78.3 80.7 80.7 81.8 80.5 79.9 80.2 81.0 79.2 79.1 80.5 80.0 81.4 81.6 81.5 81.6 82.1 82.5 83.2 83.0 82.7 83.6 84.6 85.2 85.3 84.3 83.1 83.1 83.2 83.4 83.9 83.6 83.4 83.7 86.5 86.2 86.4 86.5 87.1 87.2 87.5 87.4 86.1 86.0 5.4 5.6 5.0 5.5 4.7 2.7 3.3 2.8 2.4 2.2 2.2 2.0 2.3 3.1 3.2 3.5 3.3 3.6 3.1 3.1 2.5 3.5 4.5 4.7 4.2 4.3 4.7 5.0 5.2 4.9 4.6 4.2 3.9 4.1 4.2 4.1 4.0 4.2 4.1 4.2 4.2 4.1 1.3 1.6 1.5 1.3 1.3 1.4 1.3 1.1 1.2 1.2 ％ 12.3 10.3 11.5 13.7 14.8 16.0 24.1 21.5 19.3 17.1 17.1 16.2 17.2 16.9 16.6 15.5 17.5 17.3 16.4 16.9 16.1 14.9 14.0 13.7 13.7 13.1 12.1 12.0 12.1 11.5 10.8 10.6 10.8 11.6 12.7 12.8 12.8 12.4 12.0 12.2 12.4 12.2 12.2 12.2 12.1 12.3 11.6 11.4 11.2 11.5 12.7 12.8 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 企業等 公的機関・ 非営利団体 大学等 ％ ％ ％ 1.5 1.6 3.7 11.2 3.6 8.7 18.1 29.6 42.7 52.4 64.1 71.4 83.8 86.3 84.3 83.1 73.0 65.6 52.4 61.8 68.7 75.4 76.6 79.3 72.2 76.6 78.3 73.4 76.4 81.0 82.4 83.4 83.1 82.6 86.3 85.8 86.8 93.8 95.2 96.3 96.1 95.8 95.5 94.5 95.7 94.8 86.2 83.7 91.2 90.8 92.8 8.8 23.3 22.1 19.9 20.8 18.5 17.3 16.0 15.2 14.9 13.1 13.8 7.2 6.0 8.0 10.9 21.8 31.3 44.0 35.2 28.7 22.4 22.2 17.9 22.4 21.0 19.9 24.6 17.6 16.1 15.4 13.9 13.1 14.6 12.0 11.9 9.8 4.4 3.4 2.6 2.5 3.1 2.9 3.5 3.0 3.5 11.7 13.6 5.4 5.2 4.6 89.6 75.1 74.2 68.9 75.6 72.8 64.6 54.4 42.1 32.7 22.8 14.8 9.0 7.7 7.6 6.0 5.2 3.1 3.6 3.0 2.6 2.2 1.2 2.9 5.4 2.4 1.7 2.0 5.9 2.9 2.2 2.8 3.9 2.8 1.7 2.3 3.3 1.8 1.4 1.1 1.5 1.1 1.7 2.1 1.3 1.7 2.2 2.7 3.4 4.0 2.7 注６：組織別研究支出デフレーターは科学技術研究調査（ただし、1981～2007 年度は科学技術要覧掲載データ）の値を平成 12 年度=100 となるよう換算した値。1965～80 年度は昭和 63 年版科学技 術研究調査報告書掲載の昭和 60 年基準の研究支出デフレーター、1959～64 年度は平成 2 年基準国民経済計算における GDP デフレーター、のそれぞれ同期間の変化率を適用して遡及推計 124 研究支出デフレータ、実質研究費、研究開発ストック等 研究支出デフレータ 実質研究費（平成12年度基準） 負担者 使用者 昭和34 昭和35 昭和36 昭和37 昭和38 昭和39 昭和40 昭和41 昭和42 昭和43 昭和44 昭和45 昭和46 昭和47 昭和48 昭和49 昭和50 昭和51 昭和52 昭和53 昭和54 昭和55 昭和56 昭和57 昭和58 昭和59 昭和60 昭和61 昭和62 昭和63 平成元 平成2 平成3 平成4 平成5 平成6 平成7 平成8 平成9 平成10 平成11 平成12 平成13 平成14 平成15 平成16 平成17 平成18 平成19 平成20 平成21 平成22 企業等 公的機関・ 非営利団体 大学等 単位 平成12=100 平成12=100 平成12=100 平成12=100 1959 1960 1961 1962 1963 1964 1965 1966 1967 1968 1969 1970 1971 1972 1973 1974 1975 1976 1977 1978 1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 17.0 18.5 20.0 20.3 21.5 22.7 23.2 24.4 25.8 27.4 29.5 31.9 33.5 36.4 43.9 54.3 58.0 62.8 65.8 67.4 72.8 78.7 81.5 84.2 85.6 88.1 89.7 87.9 88.5 90.7 94.8 97.8 99.5 99.9 99.7 100.3 100.7 102.0 102.9 100.8 99.7 100.0 98.3 96.4 95.8 96.2 98.1 99.7 100.7 100.5 95.3 96.6 19.3 20.7 22.4 23.1 24.6 26.0 27.2 28.3 29.3 30.5 32.4 34.4 35.9 38.5 46.3 57.4 61.3 66.1 68.8 70.0 75.9 82.1 84.6 87.2 88.4 90.7 91.8 89.4 89.9 91.7 95.7 98.5 100.0 100.3 99.8 100.3 100.6 101.9 102.9 100.7 99.6 100.0 98.2 96.5 96.0 96.5 98.5 100.3 101.5 101.5 96.2 97.4 19.3 20.7 22.4 23.0 24.5 25.9 27.1 28.3 29.4 30.6 32.5 34.6 36.2 38.8 46.8 57.4 60.7 65.4 68.2 69.8 75.3 81.3 83.7 86.0 87.2 89.5 90.7 89.1 89.7 91.8 95.9 99.3 100.9 101.3 100.9 101.3 101.6 102.5 103.3 101.5 100.2 100.0 98.0 96.2 95.4 95.9 97.6 98.9 99.9 100.0 94.9 96.3 13.0 14.0 15.1 15.6 16.6 17.5 18.3 19.5 20.7 22.0 24.0 26.5 28.5 31.4 38.0 47.3 51.2 56.0 59.4 61.7 66.0 70.5 73.4 76.2 78.0 80.6 82.6 82.6 83.8 86.7 90.8 94.2 96.7 97.8 98.4 99.6 100.4 102.0 102.8 101.0 99.8 100.0 98.5 96.1 95.6 95.5 96.6 97.6 98.2 97.1 92.7 94.0 百万円 1,006,887 1,140,250 1,379,135 1,571,630 1,710,266 1,926,113 2,196,679 2,362,760 2,721,441 3,201,856 3,607,542 4,255,832 4,571,029 4,928,124 5,050,052 4,998,065 5,130,875 5,289,419 5,545,000 6,005,247 6,295,114 6,664,696 7,341,167 7,756,191 8,389,020 8,955,408 9,914,635 10,459,626 11,109,169 11,713,250 12,465,844 13,369,088 13,839,206 13,917,671 13,756,573 13,556,910 14,310,336 14,784,900 15,297,073 16,004,578 16,054,631 16,289,336 16,822,195 17,304,537 17,536,557 17,606,467 18,197,970 18,526,570 18,808,028 18,704,338 18,098,010 17,708,639 企業等 公的機関・ 非営利団体 大学等 百万円 百万円 百万円 494,413 600,097 730,443 777,062 843,759 937,623 927,700 1,033,544 1,291,816 1,654,050 1,941,831 2,392,977 2,492,075 2,714,614 2,810,985 2,767,041 2,750,749 2,849,664 3,065,833 3,274,617 3,510,225 3,825,423 4,288,987 4,632,319 5,160,009 5,660,895 6,468,934 6,848,914 7,227,722 7,870,686 8,606,928 9,406,173 9,743,048 9,532,509 9,071,482 8,953,788 9,340,680 9,873,584 10,362,292 10,726,091 10,672,220 10,860,216 11,657,750 12,002,546 12,253,925 12,303,662 12,937,027 13,288,117 13,629,019 13,435,918 12,462,707 12,325,768 138,939 164,487 187,472 216,270 219,638 249,461 267,511 291,811 319,618 374,949 421,380 480,128 591,693 691,318 726,585 713,646 740,922 771,192 775,985 864,657 876,896 939,389 1,083,439 1,103,166 1,113,294 1,154,784 1,279,124 1,392,332 1,544,136 1,518,634 1,514,341 1,524,570 1,606,444 1,750,329 1,880,310 1,839,892 1,998,950 1,958,116 1,958,963 2,086,449 2,167,112 2,220,702 1,880,283 1,887,700 1,867,750 1,873,093 1,734,274 1,772,338 1,691,306 1,720,593 1,804,206 1,730,078 373,535 375,666 461,220 578,298 646,870 739,028 1,001,468 1,037,405 1,110,007 1,172,858 1,244,330 1,382,728 1,487,261 1,522,192 1,512,483 1,517,378 1,639,203 1,668,562 1,703,182 1,865,973 1,907,993 1,899,883 1,968,740 2,020,705 2,115,717 2,139,729 2,166,576 2,218,380 2,337,311 2,323,931 2,344,574 2,438,345 2,489,715 2,634,833 2,804,781 2,763,230 2,970,706 2,953,200 2,975,819 3,192,038 3,215,299 3,208,418 3,284,162 3,414,291 3,414,882 3,429,711 3,526,669 3,466,115 3,487,703 3,547,828 3,831,097 3,652,794 特許等使用 実質技術輸 技術輸入対 料支払(国 入対価支払 価支払額 際収支) 額 億円 223 342 407 410 490 562 598 691 860 1,130 1,325 1,548 1,635 1,699 1,958 2,102 2,129 2,473 2,635 2,499 2,894 3,126 3,907 4,484 4,915 5,652 6,015 5,687 6,040 6,507 7,528 8,694 8,619 8,899 7,906 8,561 9,445 10,967 11,557 11,862 11,019 12,180 13,703 13,705 12,893 15,248 16,689 17,914 19,640 18,486 15,755 16,168 百万円 18,334 28,108 33,469 33,766 40,282 46,206 49,167 56,868 70,789 93,003 108,998 127,324 134,543 173,916 227,792 159,832 169,131 177,302 190,066 192,058 240,984 239,529 259,632 282,613 279,280 281,447 293,173 260,577 283,245 312,195 329,925 371,907 394,661 413,908 362,974 370,693 391,715 451,169 438,400 430,054 410,296 443,287 548,379 541,713 563,764 567,643 703,707 705,388 710,510 600,044 534,901 530,070 百万円 107,882 151,994 167,521 166,224 187,080 203,128 212,360 233,019 274,239 339,360 369,335 399,754 401,339 478,315 519,155 294,124 291,736 282,419 288,640 285,070 330,965 304,291 318,604 335,748 326,272 319,292 326,952 296,482 319,887 344,088 348,085 380,176 396,601 414,151 364,230 369,626 389,053 442,360 426,023 426,448 411,425 443,287 558,140 562,163 588,335 590,060 717,617 707,813 705,419 596,989 561,317 548,617 研究開発ストック 百万円 9,026,700 9,148,605 9,422,051 9,801,052 10,286,072 10,845,019 11,447,743 12,245,770 13,300,932 14,741,468 16,613,566 18,822,281 21,020,340 23,351,459 25,676,967 27,938,063 30,192,157 32,477,944 34,801,780 37,116,636 39,604,516 42,239,424 45,133,220 48,349,048 51,845,376 55,564,729 59,948,152 64,360,143 68,829,204 73,574,159 78,743,923 84,372,262 90,056,197 94,938,028 98,902,450 102,474,631 106,230,042 110,452,209 115,064,409 119,524,387 123,872,557 127,945,572 132,457,969 137,227,954 141,902,341 146,231,635 150,522,074 企業等 公的機関・非 営利団体 大学等 百万円 百万円 百万円 3,620,449 3,838,226 4,163,353 4,500,765 4,869,243 5,292,674 5,661,467 6,097,160 6,745,116 7,686,882 8,816,978 10,278,882 11,685,508 13,166,132 14,586,773 15,813,451 16,894,300 17,959,926 19,129,191 20,383,765 21,741,465 23,270,989 25,102,560 27,084,049 29,383,982 31,941,929 35,037,796 38,186,719 41,381,924 44,882,678 48,749,996 53,008,169 57,153,554 60,650,648 63,317,422 65,584,890 67,999,806 70,692,610 73,589,762 76,544,774 79,133,866 81,637,545 84,674,370 87,735,303 90,724,380 93,447,548 96,516,513 650,287 673,776 711,890 805,755 884,504 982,919 1,096,967 1,231,293 1,358,953 1,506,901 1,661,847 1,829,518 2,012,471 2,237,088 2,491,358 2,785,381 3,169,006 3,623,599 4,079,501 4,488,409 4,894,047 5,299,653 5,679,754 6,120,134 6,539,856 6,990,718 7,551,951 8,090,986 8,599,883 9,112,256 9,710,695 10,377,637 11,146,564 11,832,550 12,463,000 13,056,583 13,687,700 14,415,557 15,219,025 15,922,056 16,731,628 17,439,891 18,096,094 18,830,765 19,591,218 20,348,456 20,708,709 4,755,965 4,636,602 4,546,808 4,494,531 4,532,325 4,569,426 4,689,310 4,917,317 5,196,863 5,547,685 6,134,741 6,713,881 7,322,362 7,948,239 8,598,836 9,339,231 10,128,851 10,894,418 11,593,088 12,244,462 12,969,004 13,668,782 14,350,906 15,144,866 15,921,538 16,632,082 17,358,406 18,082,438 18,847,397 19,579,225 20,283,233 20,986,456 21,756,078 22,454,830 23,122,029 23,833,158 24,542,536 25,344,041 26,255,622 27,057,557 28,007,063 28,868,136 29,687,505 30,661,886 31,586,743 32,435,631 33,296,852 導入知識ス トック 百万円 469,884 523,015 580,494 624,582 680,250 740,253 796,863 862,223 955,051 1,093,468 1,232,737 1,373,123 1,485,556 1,651,311 1,823,030 1,733,588 1,660,577 1,593,611 1,546,955 1,506,546 1,520,534 1,504,905 1,506,877 1,525,578 1,530,868 1,528,066 1,533,513 1,507,344 1,510,086 1,536,452 1,561,267 1,612,952 1,670,188 1,732,932 1,732,553 1,737,650 1,761,102 1,832,926 1,873,301 1,905,606 1,916,091 1,956,233 2,102,781 2,222,519 2,343,236 2,440,279 2,644,462 2,795,880 2,913,046 2,897,130 注７：実質研究費の総額は、組織別の研究費をそれぞれのデフレーターで実質化したものを合算しており、研究支出全体のデフレーターはインプリシットに算出した値。 注８：特許等使用料支払は日本銀行「国際収支統計」。1984 年度以前はドルベースの統計値をエコノメイトの為替レートで円換算、技術輸入対価支払額は総務省「科学技術研究調査」より。 1970 年度以前は同期間の特許等使用料支払の変化率を適用して遡及推計 注９：研究開発ストックは実質研究費に研究開発の懐妊期間、陳腐化率を想定して積み上げた推計値。懐妊期間及び陳腐化率は、科学技術政策研究所「研究開発関連政策が及ぼす経済効 果の定量的評価手法に関する調査(中間報告)」を踏まえて設定した値。 125 GDP、研究集約度、TFP等 研究費対名目GDP比 研究費対名目GDP比 負担者 名目 うち民間 うち政府 うち外国 公的機 GDP 負担分 負担分 負担分 企業等 関・非営 大学等 非企業 使用者 単位 昭和34 昭和35 昭和36 昭和37 昭和38 昭和39 昭和40 昭和41 昭和42 昭和43 昭和44 昭和45 昭和46 昭和47 昭和48 昭和49 昭和50 昭和51 昭和52 昭和53 昭和54 昭和55 昭和56 昭和57 昭和58 昭和59 昭和60 昭和61 昭和62 昭和63 平成元 平成2 平成3 平成4 平成5 平成6 平成7 平成8 平成9 平成10 平成11 平成12 平成13 平成14 平成15 平成16 平成17 平成18 平成19 平成20 平成21 平成22 1959 1960 1961 1962 1963 1964 1965 1966 1967 1968 1969 1970 1971 1972 1973 1974 1975 1976 1977 1978 1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 兆円 13.9 16.7 20.2 22.4 26.3 30.5 33.9 39.8 46.6 55.1 65.4 75.8 83.5 97.2 117.7 140.2 154.4 173.3 192.2 210.8 227.6 248.4 264.6 276.2 288.8 308.2 330.4 342.3 362.3 387.7 415.9 451.7 473.6 483.3 482.6 489.4 497.7 509.1 513.6 503.3 499.5 504.1 493.6 489.9 493.7 498.5 503.2 510.9 515.6 494.2 476.4 ％ ％ ％ 1.23 1.26 1.36 1.43 1.40 1.44 1.50 1.45 1.51 1.59 1.63 1.79 1.83 1.84 1.88 1.94 1.93 1.92 1.90 1.92 2.01 2.11 2.26 2.36 2.49 2.56 2.69 2.69 2.72 2.74 2.84 2.90 2.91 2.88 2.84 2.78 2.89 2.96 3.06 3.21 3.21 3.23 3.35 3.40 3.40 3.40 3.55 3.61 3.67 3.80 3.62 0.83 0.88 0.96 0.99 0.97 0.98 1.02 0.96 1.03 1.11 1.17 1.30 1.30 1.31 1.35 1.38 1.35 1.35 1.34 1.34 1.42 1.52 1.65 1.76 1.89 1.98 2.12 2.11 2.13 2.19 2.31 2.37 2.38 2.32 2.22 2.18 2.23 2.34 2.43 2.50 2.49 2.52 2.63 2.69 2.71 2.71 2.86 2.95 3.02 3.11 2.87 0.40 0.38 0.40 0.44 0.42 0.46 0.48 0.49 0.48 0.48 0.46 0.49 0.54 0.53 0.53 0.56 0.57 0.56 0.56 0.58 0.59 0.59 0.61 0.60 0.60 0.58 0.57 0.57 0.58 0.55 0.53 0.52 0.53 0.56 0.61 0.60 0.66 0.62 0.62 0.70 0.70 0.70 0.70 0.70 0.69 0.68 0.67 0.65 0.64 0.68 0.73 ％ ％ ％ 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 1.23 1.26 1.36 1.43 1.40 1.44 1.50 1.45 1.51 1.59 1.63 1.79 1.83 1.84 1.88 1.94 1.93 1.92 1.90 1.92 2.01 2.11 2.26 2.36 2.49 2.56 2.69 2.69 2.72 2.74 2.84 2.90 2.91 2.88 2.84 2.78 2.89 2.96 3.06 3.21 3.21 3.23 3.35 3.40 3.40 3.40 3.55 3.61 3.67 3.80 3.62 0.69 0.74 0.81 0.80 0.79 0.80 0.74 0.73 0.81 0.92 0.96 1.09 1.07 1.08 1.11 1.13 1.09 1.09 1.10 1.09 1.17 1.27 1.37 1.46 1.58 1.67 1.80 1.79 1.79 1.86 1.98 2.05 2.06 1.98 1.88 1.84 1.89 1.98 2.08 2.15 2.13 2.15 2.32 2.36 2.38 2.38 2.53 2.61 2.68 2.76 2.52 利団体 ％ ％ ％ 0.19 0.20 0.21 0.22 0.20 0.21 0.21 0.21 0.20 0.21 0.21 0.22 0.26 0.28 0.29 0.29 0.29 0.29 0.28 0.29 0.29 0.31 0.34 0.34 0.34 0.34 0.35 0.36 0.38 0.36 0.35 0.34 0.34 0.37 0.39 0.38 0.41 0.39 0.39 0.42 0.43 0.44 0.37 0.37 0.36 0.36 0.34 0.34 0.33 0.35 0.36 0.35 0.31 0.34 0.40 0.41 0.42 0.54 0.51 0.49 0.47 0.46 0.48 0.51 0.49 0.49 0.51 0.54 0.54 0.53 0.55 0.55 0.54 0.55 0.56 0.57 0.56 0.54 0.54 0.54 0.52 0.51 0.51 0.51 0.53 0.57 0.56 0.60 0.59 0.60 0.64 0.64 0.64 0.66 0.67 0.66 0.66 0.68 0.66 0.66 0.70 0.75 0.54 0.52 0.55 0.62 0.61 0.64 0.76 0.71 0.69 0.68 0.67 0.70 0.76 0.77 0.78 0.80 0.84 0.83 0.80 0.83 0.84 0.85 0.89 0.90 0.91 0.89 0.89 0.90 0.92 0.88 0.86 0.84 0.85 0.90 0.96 0.94 1.01 0.99 0.99 1.06 1.08 1.08 1.03 1.04 1.02 1.02 1.01 1.01 0.99 1.05 1.10 実質研究費対GDP比 実質 GDP 兆円 65.1 72.9 81.4 87.6 96.7 105.9 112.4 125.3 140.6 157.7 174.6 186.4 192.8 213.2 226.0 225.7 236.6 245.3 257.0 272.3 283.5 287.4 298.7 308.1 318.9 334.1 355.1 361.8 383.9 408.4 427.1 453.6 464.2 467.5 465.3 472.2 483.0 496.9 496.8 489.5 493.0 505.6 501.6 507.0 517.7 528.0 540.0 552.5 562.3 541.3 531.1 ％ 1.55 1.56 1.69 1.79 1.77 1.82 1.95 1.89 1.94 2.03 2.07 2.28 2.37 2.31 2.23 2.21 2.17 2.16 2.16 2.21 2.22 2.32 2.46 2.52 2.63 2.68 2.79 2.89 2.89 2.87 2.92 2.95 2.98 2.98 2.96 2.87 2.96 2.98 3.08 3.27 3.26 3.22 3.35 3.41 3.39 3.33 3.37 3.35 3.34 3.46 3.41 TFP うち公的 うち大学 うち非企 うち企業 機関等 等支出 業支出 支出分 支出分 分 分 ％ ％ ％ ％ 0.76 0.82 0.90 0.89 0.87 0.89 0.83 0.82 0.92 1.05 1.11 1.28 1.29 1.27 1.24 1.23 1.16 1.16 1.19 1.20 1.24 1.33 1.44 1.50 1.62 1.69 1.82 1.89 1.88 1.93 2.02 2.07 2.10 2.04 1.95 1.90 1.93 1.99 2.09 2.19 2.16 2.15 2.32 2.37 2.37 2.33 2.40 2.41 2.42 2.48 2.35 0.21 0.23 0.23 0.25 0.23 0.24 0.24 0.23 0.23 0.24 0.24 0.26 0.31 0.32 0.32 0.32 0.31 0.31 0.30 0.32 0.31 0.33 0.36 0.36 0.35 0.35 0.36 0.38 0.40 0.37 0.35 0.34 0.35 0.37 0.40 0.39 0.41 0.39 0.39 0.43 0.44 0.44 0.37 0.37 0.36 0.35 0.32 0.32 0.30 0.32 0.34 0.57 0.52 0.57 0.66 0.67 0.70 0.89 0.83 0.79 0.74 0.71 0.74 0.77 0.71 0.67 0.67 0.69 0.68 0.66 0.69 0.67 0.66 0.66 0.66 0.66 0.64 0.61 0.61 0.61 0.57 0.55 0.54 0.54 0.56 0.60 0.59 0.62 0.59 0.60 0.65 0.65 0.63 0.65 0.67 0.66 0.65 0.65 0.63 0.62 0.66 0.72 0.79 0.74 0.80 0.91 0.90 0.93 1.13 1.06 1.02 0.98 0.95 1.00 1.08 1.04 0.99 0.99 1.01 0.99 0.96 1.00 0.98 0.99 1.02 1.01 1.01 0.99 0.97 1.00 1.01 0.94 0.90 0.87 0.88 0.94 1.01 0.97 1.03 0.99 0.99 1.08 1.09 1.07 1.03 1.05 1.02 1.00 0.97 0.95 0.92 0.97 1.06 成長 率 TFP（HPフィ ルタ後） 成長 率 ％ 0.074 0.074 0.077 0.078 0.080 0.085 0.082 0.083 0.083 0.081 0.081 0.082 0.084 0.082 0.082 0.085 0.086 0.088 0.088 0.088 0.090 0.091 0.092 0.093 0.093 0.094 0.094 0.093 0.095 0.096 0.097 0.100 0.100 0.100 0.100 0.102 0.102 0.102 0.105 0.105 -0.44 4.79 0.56 3.34 5.86 -3.82 1.37 0.39 -2.18 -0.80 2.00 1.47 -1.53 0.04 3.72 0.99 1.66 0.74 0.25 2.05 0.34 1.96 1.22 -0.33 1.09 0.32 -1.14 1.66 1.03 0.91 3.12 -0.21 0.18 0.64 1.56 -0.01 -0.08 2.70 0.19 ％ 0.075 0.076 0.077 0.078 0.079 0.080 0.081 0.081 0.082 0.082 0.083 0.083 0.083 0.084 0.085 0.085 0.086 0.087 0.088 0.089 0.090 0.091 0.091 0.092 0.093 0.094 0.094 0.095 0.096 0.097 0.097 0.098 0.099 0.100 0.101 0.101 0.102 0.103 0.104 0.105 1.48 1.44 1.36 1.24 1.07 0.87 0.70 0.56 0.47 0.46 0.49 0.56 0.64 0.75 0.86 0.94 0.99 1.01 1.01 1.00 0.97 0.93 0.87 0.82 0.78 0.76 0.76 0.79 0.81 0.83 0.84 0.83 0.81 0.81 0.80 0.79 0.79 0.80 0.79 注 10：1965 年度以降の名目および実質 GDP はエコノメイトによる推計値。65 年度以前は同期間の内閣府「国民経済計算確報」の平成 2 年基準の GDP 変化率を適用して遡及推計 注 11：TFP はコブ・ダグラス型生産関数を推定し、ソロー残差から推計した値。「HP フィルター」はホドリック＝プレスコット・フィルターの略で、系列をトレンド要因と循環要因とに分解する 手法 126 特許出願件数 負担者 使用者 単位 昭和34 昭和35 昭和36 昭和37 昭和38 昭和39 昭和40 昭和41 昭和42 昭和43 昭和44 昭和45 昭和46 昭和47 昭和48 昭和49 昭和50 昭和51 昭和52 昭和53 昭和54 昭和55 昭和56 昭和57 昭和58 昭和59 昭和60 昭和61 昭和62 昭和63 平成元 平成2 平成3 平成4 平成5 平成6 平成7 平成8 平成9 平成10 平成11 平成12 平成13 平成14 平成15 平成16 平成17 平成18 平成19 平成20 平成21 平成22 1959 1960 1961 1962 1963 1964 1965 1966 1967 1968 1969 1970 1971 1972 1973 1974 1975 1976 1977 1978 1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 特許登録件数 うち日本 人 件 41,537 43,484 48,417 60,127 71,790 74,980 81,923 86,046 85,364 96,710 105,586 130,831 105,785 130,400 144,814 149,319 159,821 161,016 161,006 166,092 174,569 191,020 218,261 237,513 254,956 284,767 302,995 320,089 341,095 339,399 351,180 367,590 369,396 371,894 366,486 353,301 369,215 376,615 391,572 401,932 405,655 436,865 439,175 421,044 413,092 423,081 427,078 408,674 396,291 391,002 348,596 344,598 件 31,924 31,897 34,758 44,026 53,876 55,556 60,796 62,962 61,721 71,114 77,132 100,522 78,425 101,328 115,221 121,509 135,118 135,762 135,991 141,517 150,623 165,730 191,645 210,922 227,743 256,205 274,373 290,202 311,006 308,908 317,566 333,230 335,933 338,019 332,345 319,938 334,612 340,101 350,807 359,381 360,180 387,364 386,767 369,458 362,711 368,416 367,960 347,060 333,498 330,110 295,315 290,081 特許現存権利件数 うち日本 人 件 10,278 11,252 20,946 15,703 23,303 23,700 26,905 26,315 20,773 27,972 27,657 30,878 36,447 41,454 42,328 39,626 46,728 40,317 52,608 45,504 44,104 46,106 50,904 50,601 54,701 61,800 50,100 59,900 62,400 55,300 63,301 59,401 36,100 92,100 88,400 82,400 109,100 215,100 147,686 141,448 150,059 125,880 121,742 120,018 122,511 124,192 122,944 141,399 164,954 176,950 193,349 222,693 件 6,932 7,676 13,570 10,633 14,937 15,103 17,797 17,373 13,877 18,576 18,787 21,390 24,795 29,101 30,937 30,873 36,992 32,465 43,047 37,648 34,863 38,032 42,080 42,223 45,578 51,690 42,323 51,276 54,087 47,912 54,743 50,370 30,453 78,993 77,311 72,757 94,804 187,681 129,937 125,704 133,960 112,269 109,375 108,515 110,835 112,527 111,088 126,804 145,040 151,765 164,459 187,237 うち日本 人 件 件 86,916 72,171 87,707 98,270 114,659 123,173 140,291 154,004 161,265 174,206 185,566 200,174 217,845 239,614 281,449 254,776 319,536 331,094 356,276 370,272 382,251 392,730 407,633 404,293 419,143 439,489 501,706 561,606 550,381 576,067 580,684 589,750 579,695 601,635 631,063 652,432 681,459 830,565 870,928 935,858 1,005,304 1,040,607 1,078,611 1,096,051 1,100,779 1,104,640 1,123,055 1,146,871 1,206,335 1,270,367 1,347,998 1,423,432 65,294 50,712 59,818 66,343 75,607 77,100 86,837 94,404 97,671 115,869 122,598 133,512 145,887 161,941 196,170 197,581 227,617 240,559 264,253 279,541 291,343 303,162 318,461 322,023 337,250 356,947 409,086 460,362 475,486 500,098 505,610 514,501 506,319 527,883 557,265 578,404 606,208 737,060 773,726 832,874 896,551 929,055 965,012 983,246 990,272 996,417 1,015,183 1,036,868 1,086,802 1,136,566 1,199,184 1,255,489 優先権証明書 発行件数 うち実用 件 2,994 4,505 5,172 8,064 10,006 9,698 12,690 12,892 26,816 34,033 36,955 40,499 34,591 41,980 43,060 32,973 39,508 35,108 38,357 42,641 45,062 40,978 47,103 49,344 53,713 64,742 67,993 69,375 81,664 86,453 86,053 74,085 76,945 68,287 74,655 84,483 100,239 109,557 109,211 93,717 110,833 117,285 106,085 111,463 120,617 125,818 124,657 77,214 50,471 41,089 44,703 日本人の海外への 特許出願件数 日本人の海外への 特許登録件数 新案 旧方式 新方式 旧方式 新方式 件 件 件 件 件 360 521 － 1,071 839 8,406 1,511 10,174 2,301 14,217 3,088 18,394 4,244 24,381 4,918 26,408 5,050 28,142 5,604 25,760 6,510 30,492 6,636 33,432 5,483 27,666 7,534 28,422 6,138 29,046 6,364 30,177 7,262 31,493 7,618 35,254 4,781 34,507 7,554 36,866 7,712 33,388 7,655 38,066 9,637 44,716 8,636 46,904 10,125 47,992 9,866 53,830 9,265 58,882 7,618 119,891 5,881 132,971 5,430 129,096 4,052 127,541 2,808 139,556 840 152,410 463 190,895 382 306,570 346 431,753 209 545,927 207 743,932 230 1,058,618 155 1,251,621 172 170 132 164 180 138 108 173 70,833 76,327 74,536 93,773 92,468 106,807 124,056 118,785 127,086 141,631 161,633 170,320 174,616 179,617 167,976 171,807 4,593 5,634 8,850 7,651 9,099 10,767 15,832 19,674 16,676 18,175 18,489 20,229 21,308 21,685 16,350 20,289 19,468 23,860 25,522 29,170 38,450 40,476 41,751 43,426 50,824 53,890 57,467 65,945 82,332 82,751 80,907 80,115 72,773 84,480 83,827 74,063 80,891 97,935 46,002 46,357 47,020 57,729 58,841 54,421 57,911 66,431 71,670 75,334 75,697 90,982 87,663 88,186 90,027 97,807 論文発表数 件 471,336 495,138 519,901 521,113 545,017 548,554 540,917 561,481 581,247 560,130 571,878 589,978 586,765 610,142 641,177 648,625 641,659 670,116 689,898 684,466 691,092 692,901 749,365 726,767 839,818 843,420 867,497 1,053,487 1,080,008 1,088,467 うち日本 うち米国 件 件 29,771 29,809 30,887 31,905 35,802 37,329 37,563 42,083 43,347 42,275 44,273 47,530 48,449 51,128 53,690 55,726 56,133 61,364 63,580 62,428 63,070 62,494 66,931 62,070 68,719 65,246 64,481 70,628 71,971 69,129 162,652 173,979 178,528 179,858 187,965 188,818 185,729 193,310 199,314 194,748 199,920 204,916 205,486 206,290 214,211 212,283 204,165 212,071 215,035 212,581 215,808 214,156 232,442 225,226 255,034 255,516 254,525 295,146 292,676 297,403 注 12：特許出願件数、登録件数、現存権利件数は特許庁「特許行政年次報告書」、「特許庁年報」より 注 13：日本人の海外への特許出願件数、登録件数は旧方式は特許庁「特許行政年次報告書」、「特許庁年報」掲載値、新方式は WIPO「Patent applications/grants by patent office and country of origin (1995-2010)」より集計したもの。PCT 出願件数のカウント方法等が変更されており、数値は連続していない。 注 14：論文発表数はトムソン・ロイター サイエンティフィック"Web of Science"を基に、科学技術政策研究所が集計（文部科学省「科学技術指標 2011」より。article, letter, note, review を分析対象 とし、整数カウントにより分析） 127 参考文献 （マクロモデル関連） 佐久間隆、増島稔他、 「短期日本経済マクロ計量モデル（2011 年版)の構造と乗数分析）」、 内閣府経済社会総合研究所『ESRI ディスカッションペーパー』No. 259、2011 年 1月 内閣府 計量分析室、 「経済財政モデル（2010 年度版）資料集」、平成 22 年 8 月 内閣府政策統括官（経済財政分析担当）付参事官（企画担当）付、「都道府県別経済財政モ デル（平成 22 年度版） 」 、平成 23 年 5 月 一上響、北村冨行他、「ハイブリッド型日本経済モデル： Quarterly-Japanese Economic Model (Q-JEM)」、日本銀行『ワーキングペーパーシリーズ』 No.09-J-6、2009 年7月 北浦修敏、上田淳二他、 「財政経済モデルの全体像と構造について」、財務省財務総合政策 研究所『フィナンシャル・レビュー』第 100 号、p77～157、2010 年 3 月 石川大輔、北浦修敏他、 「フォワード型マクロ経済モデルの構造とシミュレーション結果」 、 財務省財務総合政策研究所『フィナンシャル・レビュー』第 100 号、p210～254、 2010 年 3 月 マ ク ロ エ コ ノ メ ト リ ク ス 研 究 会 、「 年 次 マ ク ロ 経 済 モ デ ル 2010 年 版 緊 急 改 訂 版 2011.04ver」 、2011 年 4 月 猿山純夫、蓮見亮他、 「JCER 環境経済マクロモデルによる炭素税課税効果の分析」 、日本経 済研究センター、 『JCER DISCUSSION PAPER』No.127、2010 年 4 月 福山光博、及川景太他、 「国内外におけるマクロ計量モデルと MEAD-RIETI モデルの試み」、 独立行政法人経済産業研究所『ディスカッションペーパー』 10-J-045、2010 年 7 月 K. Hervé, N. Pain, et al., “The OECD’S New Global Model”, OECD Economics Department Working Papers No. 768, May 2010. D. Laxton, P. Isard, et al., “MULTIMOD Mark III The Core Dynamic and Steady-State Models”, International Monetary Fund, Occasional Paper 164, May 1998 T. Bayoumi, D. Coe, D. Laxton, “Liberating Supply: Fiscal Policy and Technological Innovation in a Multicountry Model”, IMF Working Paper, June 1998 128 D. Coe, E. Helpman, “International R&D Spillovers”, European Economic Review, Vol. 39, May 1995, pp.859-87 A. Levin, J. Rogers, and R. Tryon, “A Guide to FRB/GLOBAL”, Federal Research Board, August 1997 財団法人未来工学研究所、 「科学技術イノベーション政策における政策のための科学に関す る調査・分析」 、2011 年 3 月 Eraseme Team, “The NEMESIS Reference Manual”, 2010 （研究開発のパフォーマンス、生産性への影響分析） OECD, “Science, Technology and Industry Outlook 2008” EU KLEMS, “Growth and Productivity Accounts: November 2009 Release, updated March 2011” 権赫旭、深尾京司、金榮愨、「研究開発と生産性上昇 －企業レベルのデータによる実証分 析－」 、文部科学省科学技術政策研究所『イノベーション測定手法の開発に向けた 調査研究 報告書』 、NISTEP REPORT No.111、第Ⅱ部第 3 章、2009 年 3 月 乾友彦、権赫旭、 「展望：日本の TFP 上昇率は 1990 年代においてどれだけ低下したか」、 内閣府経済社会総合研究所、『ESRI Discussion Paper』No.115、2004 年 8 月 P. David, B. Hall, A. Toole, “Is public R&D a complement or substitute for private R&D? A review of the econometric evidence”、Research Policy 29 (2000), 497-529 Congressional Budget Office, “R&D and Productivity Growth”, Congress of the United States Background Paper, June 2005 後藤晃、 「日本の技術革新と産業組織」、東京大学出版会、1993 年 6 月 渡辺千仭、 「技術経済システム」 、創成社、2007 年 12 月 （R&D ストックの推計関連） 内閣府、 「平成 14 年度年次経済財政報告」、2002 年 11 月 冨田秀昭（2005） 、「R&D のスピルオーバー効果分析 －日本のハイテク産業における実 証－」 、日本政策投資銀行設備投資研究所『経済経営研究』、Vol. 26(2)、2005 年 6 月 中野諭（2008） 、 「企業レベルの R&D ストックと全要素生産性の計測」、内閣府経済社会総 129 合研究所『平成 19 年度 イノベーション政策及び政策分析手法に関する国際共同 研究』No.2、第 3 章、平成 20 年 3 月 蜂谷義明（2005） 、 「研究開発の循環性、収益性の検討－設備投資との比較を中心に－」、日 本政策投資銀行『調査』No.81、2005 年 3 月 川崎泰史（2006）、「R&D の資本化について」、内閣府経済社会総合研究所『New ESRI Discussion Paper』No.1、2006 年 12 月 Brian K. Sliker(2007), “2007 R&D Satellite Account Methodologies: R&D Capital Stocks and Net Rates of Return”, Bureau of Economic Analysis/National Science Foundation, R&D Satellite Account Background Paper, December 2007 Charles lan Mead(2007), “R&D Depreciation Rates in the 2007 R&D Satellite Account”, Bureau of Economic Analysis/National Science Foundation, R&D Satellite Account Background Paper, December 2007 科学技術庁科学技術政策研究所(NISTEP)、「研究開発関連政策が及ぼす経済効果の定量的 手法に関する調査（中間報告）」 、NISTEP REPORT No.64、1999 年 6 月 内閣府経済社会総合研究所（ESRI） （2011） 、 「R&D サテライト勘定の調査研究報告書」、 『季 刊国民経済計算』No.144、2011 年 2 月 130 第2部 科学技術イノベーション政策、研究開発及び生産性の関係 性に関する調査研究 131 第1章 知識ストックの概念、推計方法 第 1.1 節 知識ストックに関する議論の背景 我が国経済に生産性の向上やイノベーションといった様々な進歩をもたらすものは、企 業や大学等、あるいは政府によって行われる研究開発活動の短期的な水準や変動（フロー） だけではなく、それらを積み上げた科学技術知識の総体、いわば科学技術の水準ないしは ポテンシャルであると考えられる。したがって、研究開発と生産性との関係性を分析する ためには、研究開発のフローを知識のストックとして計測し、評価していく必要がある。 本調査では、この「研究開発活動によって生み出された知識の蓄積」を「知識ストッ ク」と定義し、検討を行っていくものとする。 第 1.2 節 知識ストックの計測方法 1.2.1 特許ベースと研究開発費ベース 知識ストックは直接観測することはできないため、どのように定義し、計測していくか が課題となる。これまでに国内外で行われてきた様々な取り組みでは、大きく分けると特 許ベース、あるいは研究開発費ベースでの計測が試みられてきた。 (1) 特許ベース（特許、論文等の実数を利用） 特許の出願や登録を知識のフローとし、特許収入期間の逆数を陳腐化率としてストック を推計 知識の平均寿命については、論文の発表件数と被引用件数の経年分布から計測される場 合もある 産業分野別に計測するには、学術分野別等に把握される特許や論文の指標を、別途コン コーダンス情報等を利用して組み替える m PS t Pt ,t i 1 PS t 1 i 0 PSt：t 期の特許ストック、Pt,t+i：t 年に出願され、t+i 年に登録となった特許数、 m：出願から登録までに要する最長期間、δ：陳腐化率 132 (2) 研究開発費ベース（R&D フローの積み上げによるストック化） フローの研究開発費に技術の陳腐化率、懐妊期間を考慮し、恒久棚卸法で積み上げてス トックを推計 懐妊期間については設定しない（0 年とする）事例も多い SRDt RDt m 1 SRDt 1 SRDt：t 期の R&D ストック、RDt-m：t-m 期の実質研究費（フロー）、 m：懐妊期間、δ：陳腐化率 両者を比較すると、特許ベースで捉える方法は推定の条件に仮定はあるものの観測可能 であるという点はメリットである。一方で、制度や特許のカウント方法の変更等により、 必ずしも長期の連続した時系列データが得られない場合があるほか、そもそも「特許とし てあらわれるものが知識のすべてではない」といったデメリットも指摘される。 研究開発費ベースで捉える方法は、特許という枠にとらわれずに研究開発活動による蓄 積のポテンシャルを捉えることができるが、直接観測することは困難であり、懐妊期間や 陳腐化等の想定如何で推計結果が変わりうる性格を持っている。 なお、国家の経済の全体像を国際比較可能な形で体系的に記録する国際基準である国民 経済計算体系（System of National Accounts; SNA）において、経済成長の源泉としての関心 の高まりを背景として、 従来の 93SNA では中間消費に位置付けられていた R&D を 2008SNA では付随的な活動として扱わず、その産出を「知的財産生産物」として資産計上する（「R&D の資本化」）ことが勧告されている。 こうした動向もあわせ、本調査では知識ストックを研究開発費ベースで捉える方向で検 討していくこととした。 1.2.2 先行研究における懐妊期間と陳腐化率 研究開発費を積みあげて知識ストックを計測するには、フローの研究開発費のほか、知 識の陳腐化の程度、研究開発投資の懐妊期間といった情報は重要なパラメータとなる。 先行研究でどのように陳腐化率等が設定されていたかを整理したものが図表 1-1 である。 大別すると、①懐妊期間は０ないし１年、陳腐化率は 15％等と設定して推計、②独自アン ケートや先行研究等で把握された数値を参照して利用、の２つの方法が多く採用されてい 133 る。そのほか、陳腐化に関しては、残存件数等の特許関連データを利用する等19の方法も採 られる。 Guellec and Pottelsberghe (2001) 経済財政白書 （2002） Ulku (2004) 冨田（2005） 蜂谷（2005） Abdih and Joutz (2005) 川崎（2006） Khan and Luintel (2006) BEA(2007) 中野（2008） Coe and Helpman et al. (2008) ESRI(2011) 図表 1-1 先行研究における懐妊期間と陳腐化率 懐妊期間 陳腐化率 0年 15％ 開銀（1987）をベンチマーク、 経団連（1998）の経年変化で推 計 0年 1 年（前期末ストックが説明変数 となるので実質 2 年） 経団連（1998）を元に線形補完 （全産業平均 1988 年 4.3、93 年 3.6、98 年 3.0(年)） 0年 0 年（SNA の専門家会合 AEG で の議論を踏まえて設定） 0年 経団連（1998）を元に定率法で推 計し、線形補完 20％ 科学技術庁（1985） （24.6～7.9％） 特許の残存件数から陳腐化率を 経年で推計（1982 年 13％から 88 年 22％） 15％（0、5、10％でも推計し、 結果は頑健とした） ①定率 15％、または ②期間に応じたパターン変更 （1959 年 16％～2002 年 23％） 15％ 0 年（当期 R&D にも陳腐化率の 定率 15％（ただし、企業の運輸 1/2 が適用されるので実質半年） 18％、電子機器 16.5％、化学 11％）、 または 期間に応じたパターン変更 ①0 年(BEA)、または ①15％（BEA）、または ②科学技術庁（1985） ②科学技術庁（1985）の特許収入 期間の逆数（7～24 年） 1年 5％ ①0 年（BEA）、または ②NISTEP（1999）より研究主 体ごとに設定（5～12 年） ①15％（BEA）、または ②11％（BEA）、 ③NISTEP（1999）より研究主体 ごとに設定（6.67～10.1％） 備考：先行研究のリストについては参考資料１を参照。 19 知識ストックは陳腐化しないと仮定することでストックの推計自体を回避し、フローの研究開発集約度 を利用して分析する方法もあり、特に長期のデータを整備することが難しいマイクロベースの分析でし ばしば採用されている。 134 1.2.3 2008SNA における R&D の資本化 経済成長の源泉としての R&D への関心が高まってきたことを背景として、国民経済計算 体系においても、従来の 93SNA では中間消費に位置付けられていた R&D を、次期 2008SNA では付随的な活動として扱わず、その産出を「知的財産生産物」として資産計上する（「R&D の資本化」）ことが勧告されている。 先行研究に示したとおり、知識ストックの推計はこれまで様々な形で試みられてきたが、 国民経済計算の枠組みの中で知識ストックが推計されるようになれば、そのデータが標準 として今後各方面で研究や分析に利用されていくことになると考えられる。 2008SNA における知識ストックのコンセプト、推計の考え方等について、本調査で設置 した研究会では次のような議論がなされた。 知識ストックのコンセプトとしては、ポテンシャルの評価であるべき。研究開発が実 行され、まだ完成していない段階でもいわば在庫仕掛品として資本サービスを提供し ており、完成された段階では生産などの別の段階に資本サービスを提供する。そこま ではポテンシャルのサービスで、それが本当に売れるようになったかとか失敗したか というのは別の話になる。３つの段階があり、3 つ目のアクチュアルの段階では懐妊期 間があるかもしれないが、ポテンシャルとしては懐妊期間を入れるべきではない。 失敗も含む（研究開発が失敗したとしても、それは他の研究開発の参考になる等とみ なし、知識として蓄積される）が、明らかに経済的便益を見いだせないものは除外（中 間消費として取り扱う）すべき。 研究開発を捉える区分として、研究開発の資金拠出をする主体による区分、研究開発 を実施する主体による区分がある。外部支出研究費の中には必ずしも中間投入ではな い補助・助成も含まれていること等から、最終的な実施主体ベースで捉えることが適 当。 フローの研究開発費を技術の陳腐化を考慮しつつ、恒久棚卸法で積み上げて知識スト ックとして推計。 陳腐化率については、例えば 15％と先験的に固定した値を設定するほか、産業による 技術の陳腐化速度の違いや経年的な変化を踏まえてシナリオとして想定するといった ことが行われている（ESRI、BEA 等）。これらの設定の根拠となる基礎的な調査やデ ータが現状では不足している。 SRDt RDt 1 SRDt 1 SRDt：t 期の R&D ストック、RDt-m：t 期の実質研究費（フロー）、 δ：陳腐化率 135 第2章 国際パネルデータを利用した変数間の関係性の推定 研究開発活動の生産性上昇への貢献を定量的に分析する方法には、マクロデータに基づ く分析とマイクロデータに基づく分析がある（特定のイノベーションについてのケースス タディから分析する方法もあるが、一般性を欠くという問題がある）。 一方、こうした研究開発による経済効果など知識と経済の関係性を分析するには、単に データ同士の相関をみるだけでは十分ではなく、研究開発と知識ストック、イノベーショ ン、経済への影響の相互関係を理論的に整理した上であることが本来は望ましい。本調査 の中でも一定の検討や議論を行ってきたが、現時点ではまだ途上であり、今後も経済学的 な、あるいは政策的な観点等からさらなる検討が必要な状況である。 本調査では、今後の検討に資するため、現時点でこうした分析を行う際にどこまでデー タが入手可能であるのか、それらデータからどのような関係性をみることができるのかを 確認するための定量分析を試行するものとする。本章では、OECD 等の国際パネルデータ に基づいた分析を行い、つづく第 3 章では、科学技術研究調査及び企業活動基本調査の企 業単位の個票データに基づいたマイクロ分析を試行した。 第 2.1 節 研究開発及び生産性の関係性等に関する先行研究 2.1.1 コブ・ダグラス型生産関数をベースとした TFP と R&D の関係性分析 研究開発と生産性の関係分析では、以下のようなコブ・ダグラス型生産関数をベースと した分析方法がしばしば用いられる。 Q A L K1 R ·················································································· (1) Q：産出（ないし付加価値）、L：労働投入、K：資本投入、R：研究開発ストック投入 全要素生産性を T とおき、両辺を LαK1-αでわると、式(2)となる。 T Q L K 1 A R ··············································································· (2) 研究開発と生産性の関係を分析する際、 (1) 式のように生産関数に直接組み込む方法と、 (2) 式のように全要素生産性の関数を推定する方法が考えられる。 さらに、 (2) 式を時間について微分し、 (3) 式の形で限界収益率（∂Q／∂R）を推定す る分析方法もある。知識ストックの陳腐化がないものと仮定すれば知識ストックの増分（Δ R）はフローの R&D に等しくなるのでストックを計測せずに生産性への影響を分析するこ 136 とが可能になる。この式を回帰分析で推定する場合、限界収益率を一定と仮定しているこ とになり、陳腐化を想定しないことも含め、厳密には式(1)や式(2)と同じ式ではないものの、 長期のデータを積み上げてストックを計測することが困難な企業レベルの個票データに基 づいた分析等で利用されている。 T A Q R T A R Q ················································································· 式(3) これらのどの式を用いるにせよ、あるいはマクロ、ミクロどちらのデータを用いるにせ よ、研究開発と生産性の関係を分析するにあたっては、経済成長を労働と資本といった従 来の生産要素に加え、研究開発等の要素を加味して分析を行う方法が一般的である。 2.1.2 国際パネルデータを利用した先行研究事例 本調査で国・地域ごとのマクロなデータを組み合わせた国際パネルのデータを利用した 分析を実施するにあたり、まず OECD や IMF 等の国際機関で実施された国際パネルデー タに基づいた研究開発と経済の関係性についての先行研究をみてみたところ、民間企業の 研究開発活動に対する公的資金の影響などの要因分析を行った事例には以下のようなもの があった。 図表 2-1 民間研究開発の要因分析に関する先行研究事例の概要 文献 3： Guellec and Pottelsberghe (1997) Δ民間資金 R&D=f(Δ付加価値, Δ政府資金 R&D, Δ優遇措置) 短期的には財政的インセンティブ、補助金の両方が民間の R&D を喚起するが、長期的には 補助金の方がより効果的。また、インセンティブと補助金の効果は代替的。 補助金は 15％程度が適切で、多すぎても少なすぎても良い効果をもたらさない。 文献 4： Guellec and Ioannidis (1997) Δ民間資金 R&D=f(ΔGDP, Δ政府資金による民間の R&D、構造変化要因、実質長期金利) 90 年代に民間 R&D が停滞した理由は、不景気、政府投資の減少、高い利子率、サービス 業への移行といった要因で説明できるが理由は国によって異なる。 政府の資金拠出は民間 R&D に長期的に影響を与える。 文献 5： Guellec and Pottelsberghe (2000) Δ民間資金 R&D=f(Δ付加価値, Δ政府資金 R&D, Δ優遇措置, Δ政府 R&D, Δ大学等 R&D) 政府の資金拠出、税制上の優遇措置は民間 R&D に正の効果をもたらすが、両者には代替関 係がみられる。 政府の資金援助は民間 R&D の 13％程度が適切で、多すぎても小さすぎても効果が小さく なる。 137 政府 R&D は国防分野では民間をクラウドアウトするが、文民分野では中立的である。 また、研究開発活動の生産性上昇への貢献を扱った事例には以下のようなものがあった。 図表 2-2 研究開発活動と生産性の関係分析に関する先行研究事例の概要 文献 8： Guellec and Pottelsberghe (2001) TFP＝ｆ（企業 R&D ストック、海外 R&D ストック、公的 R&D ストック、Δ雇用、国別短期 効果） 企業 R&D ストックの TFP 弾力性は 0.13、海外 R&D は 0.44、公的 R&D は 0.17。 R&D が集約的である国でより効果が高い。 文献 14： Khan and Luintel (2006) TFP＝ｆ（TFP（1 期ラグ）、民間知識ストック、公的知識ストック、海外知識ストック、人的 資本、公的インフラ、対外・対内直接投資、ハイテク輸出・輸入、景気循環） 企業 R&D ストックの弾力性は短期 0.03（長期 0.17）、政府 R&D は 0.03（0.21）、海外 R&D は 0.01（0.06） 文献 16： Ulku (2004) TFP＝ｆ（特許ストック、中等学校就学率、カントリーリスク、市場のオープン性、製造業輸入 率等） イノベーション（特許ストック）と経済成長の間には正の関係がみられたが、R&D ストッ クとイノベーションの間には大きな市場を持つ OECD 諸国以外では有意な結果が得られな かった。 文献 18： Coe and Helpman el al. (2008) TFP＝ｆ（国内 R&D ストック、輸入比率×海外 R&D ストック、人的資本、特許保護、法的起 源等） 95 年の先行研究で示された R&D ストック、海外 R&D ストックと TFP の関係は、近年の パネル共和分分析の手法を用いてもおおむね支持された。 人的資本を考慮すると、G7 諸国の R&D ストックの推定パラメータがより大きくなった。 また、制度要因も大きな影響を与えていることが明らかになった。 公的部門の R&D を分離することを試みたが有意かつ頑健な結果は得られなかった。 なお、本調査研究で収集した上記を含む先行研究のリスト、各調査研究で用いられてい たデータや分析方法等の一覧、調査結果の概要等については報告書末尾の「参考資料 B：」 を参照されたい。 138 2.1.3 TFP に含まれる諸要因 (1) TFP の定義 以上のように、先行研究では研究開発と経済の関係性を分析する際、全要素生産性（Total Factor Productivity; TFP）を利用して両者を接続する形で分析している事例が多い。これ は、知識ストックが経済に与える様々な影響とその多様な経路を個別に明らかにしていく ことを一旦置いておき、一次近似として知識ストックと経済成長をマクロ的に捉えようと したものと考えられる。 図表 2-3 科学技術イノベーション政策、研究開発及び知識ストックを取り巻く要因と構造（イメー ジ） 【その他要因】 グローバル競争の 激化 製品サイクルの 短縮 企業をはじめとする 知識ストックと経済成長の間 を TFP で接続 陳腐化率 法制度、規制 … 【直接要因】 付加価値、利益 GDP、産業別付加価値 プロダクト・イノベーション 資金調達コスト 企業 知識ストック 企業研究開発 長期プライムレート 特許件数 内部使用研究費(SRD) 政府補助 デフレーター 陳腐化率 研究費に占める政府資金 政策要因（研究開発促進税制） （ 代 替 ・ 補 完 関 係 ） プロセス・イノベーション 特許件数 （ 代 替 ・ 補 完 関 係 ） … 【間接要因】 海外からの知識の スピルオーバー その他の 社会的効果 （資本・労働・その他の 無形資産） 国内の公的知識の スピルオーバー サイエンスリンケージ 産学連携 国家間の技術的近接性 輸入比率 大学、政府等 研究開発 大学、政府等 知識ストック 内部使用研究費(SRD) 科学技術関係経費の総額 分野別配分 システム改革 海外研究開発 新たな知識の獲得 論文数、被引用件数 特許件数 海外 知識ストック R&D支出(MSTI) 139 生産価格の低下 供給能力の向上 その他の生産性向上 その他の生産要素 研究開発の効率、 採算性、期待収益 科学技術 イノベーション政策 新たな市場の開拓 需要の拡大 経 済 成 長 GDP そこで、あらためて TFP について確認すると、TFP とはソローの成長会計から推計され る「経済成長のうち資本及び労働の投入によらない残りのすべて」として定義されるもの である。 したがって、 研究開発も TFP に影響する要因であると考えることができるが、 他にも様々 な要素が含まれていると考えられる。したがって、TFP の要因分析を行うにあたっては、 他の要因も定量化し、コントロールしなければ研究開発による効果を正確に捉えることは 難しい。 図表 2-4 TFP の定義と含まれる諸要因 ・ Y = ・ ・ T + α K+ ・ (1-α )L 【経済成長】 【労働投入】 ・就業者数 ・労働時間 等 【資本投入】 ・有形固定資産 ・製造工業稼働率指数 等 【TFP】 経済成長のうちK、Lであらわせない部分 自律的要素 研究開発投資 技術ストック 他律的要素 スピルオーバー技術 同化 学習効果 規模の効果 労働の質の向上 資本の熟度 間接的要素 分業の進展、産業構造の変化 技術改善 技術進歩 生産効率の向上 経営の改善 外部経済、制度改革、政策効果 注：TFP に含まれる要因の例は、渡辺千仭「技術経済システム」、創成社、2007 年 12 月よ り 140 (2) TFP の変動要因 TFP の変動要因を定量的に分析した先行研究では、以下のような要因、指標を用いて 分析が行われてきた。ただし、以下はいくつかの研究を総括した一般論であり、推計の 際に資本投入、労働投入をどのように定義したかなど TFP の定義に依存し、その如何に よってどの要素が TFP に含まれるかは変わりうるものである。したがって、TFP の分析 を行っていく際には、利用する TFP がどのようにして推計されたものであるかを念頭に 置いて説明変数の選定を行う必要がある。 図表 2-5 TFP に含まれる要因と利用可能な指標 要因 概要 関連指標 企業 R&D ストック 民間企業による研究開発の蓄積 製品やサービスの開発、生産工程の改善等を通して経済の生産性向上に寄 与する 企業等研究開発支出（SRD、OECD/MSTI） （うち有形固定資産は除くべきか。SRD で日本については把握可能） 陳腐化率 デフレーター(SRD ではコスト型デフレーター、OECD/MSTI では GDP デフレーター） 大学・政府 R&D 大学、政府による研究開発の蓄積 ストック 基礎研究中心で、それ自体が直ちに実用化、製品化に結び付くものではない 産学官連携、あるいは論文やパテント等を通じて企業での応用、開発研究に 活用されるなど、スピルオーバー効果をもたらす （外部から財に体化されない形で得られる公共財的な技術知識が経済の 生産性向上に寄与する） 大学等、政府等研究開発支出（SRD、OECD/MSTI） （うち有形固定資産は除くべきか。SRD で日本については把握可能） 陳腐化率 デフレーター(SRD ではコスト型デフレーター、OECD/MSTI では GDP デフレーター） サイエンスリンケージ（TFP の要因分析の中で扱われた事例はない が、公的知識ストックからのスピルオーバーに関連すると考えられ る） 海外 R&D ストック 海外の民間企業による研究開発の蓄積 海外の R&D により品質や性能の向上した財を中間財、投資財として購入する ことによって自国にもメリットが生じる R&D で得られた技術知識、アイデアは既存のパテントから着想した改良、技 術者の移動、リバースエンジニアリング等、様々な形で財によらない形でも波 及していく（知的財産保護が強化されたとしても自由に伝播していく） 他国の企業等研究開発支出（OECD/MSTI） 他国の R&D ストックを合算する際のウェイト（技術的近接性等） 陳腐化率 デフレーター(OECD/MSTI では GDP デフレーター） 141 要因 他国の R&D スト ックを合算する際 のウェイト 人的資本要因 資本の質 経済構造 制度要因 概要 指標 海外の知識からのスピルオーバー効果を捉える際、国家間の技術的近接性 等によって効果の大きさが変わる可能性がある 国別共同特許出願数のウェイトを国家間の技術的近接性の指標とする （共同特許の多い国とはより技術的に近い＝スピルオーバー効果も大 きい） 二国間貿易額を海外の R&D ストックを合算する際のウェイトとす る（財の輸入が多い国からは中間財、投資財の購入によるスピルオ ーバー効果も大きい） 労働者の質の向上は経済の生産性向上に寄与する 平均教育年数×生産年齢人口（いくつか事例はあるが継続的にメンテ された公開データは少ない） 大卒以上比率×生産年齢人口（OECD で過去に何度か調査されたデ ータ有） 資本の質の向上は経済の生産性向上に寄与する （ただし、先行研究では R&D 等と同時に入れている事例はみられない。 R&D による質の向上分が含まれており、分離することが困難なためと考 えられる） 資本の熟度、学習効果 資本年齢 資本の質指数（JIP データベースでは TFP 推計の際の資本投入で考 慮されている） 国による、あるいは産業による構造の違いは生産性、スピルオーバー効果の 違いともなりうる 輸入依存度（輸入比率（輸入÷GDP）は、海外からのスピルオーバー 効果の大きさに影響するとした研究もある） ICT 部門シェア、ICT 投資比率 ハイテク製品輸出入 対外・対内直接投資 法律や規制等の制度は国ごとの生産性の違い等の理由となりうる 市場のオープン性指数 法的起源（イギリス、ドイツ、フランス、スカンジナビア等のダミ ー） 特許保護指数 政府による研究開発優遇措置指数 ※独自のスポット調査、あるいは非公開データを使っていることが多く、応 用が困難 景気循環要因 TFP には景気変動による影響も含まれるが、経済構造や人的資本等によるト レンド的な変動を除いた短期の循環要因はコントロールして分析すべき 稼働率 失業率（一般に稼働率は製造業のみを対象としていることが多く、 経済全体の循環要因としては失業率の方がよいとする事例あり） 注）SRD：総務省「科学技術研究調査」、OECD/MSTI：OECD “Main Science and Technology Indicators、 JIP データベース：経済産業研究所「日本産業生産性データベース」 142 第 2.2 節 分析対象と利用データ 2.2.1 分析対象 先行研究を踏まえ、本調査では OECD 諸国のパネルデータを利用し、研究開発と生産性 の関係性に関する分析を試行した。データは Main Science and Technology Indicators を はじめとする OECD データベースを主に利用し、原則として 1981 年から 2010 年までを分 析期間とした。 分析対象国は、研究開発費や多要素生産性（MFP）等のデータの整備状況等を踏まえて、 以下の 13 カ国とした（ただし、韓国については企業 R&D 等のデータが 1995 年以降しか 存在しないため、一部の分析では対象から除外している）。 カナダ デンマーク フィンランド フランス ドイツ アイルランド イタリア 日本 韓国 オランダ スペイン イギリス アメリカ 2.2.2 分析に用いたデータ 研究開発費等のデータは購買力平価ベース、2005 年基準の実質価格（米ドル）に統一し て利用している。企業、政府等（政府及び大学等）の R&D ストックは前年度のストックか ら陳腐化した分を除き、当年度のフローを加算して積み上げる恒久棚卸法で推計すること とし、懐妊期間は 0 年、陳腐化率は 15％に設定した。 SRDt RDt m 1 SRDt 1 SRDt：t 期の R&D ストック、RDt-m：t-m 期の実質研究費（フロー）、 m：懐妊期間、δ：陳腐化率 なお、初期のストック SRD0 はストックの推計式を以下のように変形して求めた。 SRD0 RD1m g g：R&D ストックの初期時点の伸び率 g の値は事前には分からないため、ストックの伸び率とフローの伸び率が等しいと仮定し、 初期時点の伸び率で算出した（g が負になる場合は 0 として算出）。 海外の R&D ストックについては、自国を除く他の分析対象国の R&D ストックを①単純 に合算、②自国と相手国の技術的近似性を考慮したウェイトで合算、の 2 とおりで分析を 143 実施した。技術的な近似性は EPO への国別共同特許出願件数のマトリクスを用いて算出す ることとし、年毎の変動を考慮して 3 か年の移動平均を利用した。2010 年はデータがない ため、2009 年と同値とした。 人的資本については、「25～64 歳人口に占める高等教育を受けた者の割合」×25～64 歳人口で算出した値を用いた。なお、高等教育を受けた者の割合は 1998、1999、2009 年 の 3 時点しかデータが存在しないため、1997 年以前は 98 年、2010 年以降は 2009 年と同 水準とし、2000 年から 2008 年は直線補完して指標を算出した。 また、多要素生産性（Multi Factor Productivity; MFP）は一般的に全要素生産性（Total Factor Productivity; TFP）と呼ばれている指標と概念的には同じものであり、OECD では 自身が推計、公表しているデータをこう呼称している20。データは国によって多少の違いは あるものの、原則として 1985 年～2010 年の MFP 成長率として公開されている。本分析で は、成長率を 1995 年＝100 の指数に換算した上で分析に利用した。 20 OECD では、MFP について 「Multi-factor productivity (MFP) relates a change in output to several types of inputs. MFP is often measured residually, as that change in output that cannot be accounted for by the change in combined inputs.」 、TFP について「Total factor productivity is a synonym for Multi-factor productivity (MFP). The OECD productivity manual uses the MFP acronym to signal a certain modesty with respect to the capacity of capturing all factors' contribution to output growth. 」と定義している（OECD Glossary of Statistical Terms より） 。 144 2.2.3 各国の研究開発等の動向 以下、本分析で整備した国際パネルデータから、各国の研究開発等の動向をみていく。 (1) 研究開発の動向 各国の研究開発の活発さを研究開発集約度（研究開発支出÷GDP ）から比較する。 国内総研究開発支出の集約度は、イギリス、フランス、アメリカ等は横ばいであるもの の、全体的には上昇傾向にある国が多くなっている。日本の集約度は上昇傾向にあり、水 準も対象国の中でも上位にあるが、 2009 年以降は 2 年連続で低下している。 フィンランド、 韓国の集約度の伸びが特に近年になって著しい。 図表 2-6 国内総研究開発支出の対 GDP 比の推移 (％) 4.5 4 カナダ 3.5 デンマーク フィンランド 3 フランス ドイツ 2.5 アイルランド イタリア 2 日本 韓国 1.5 オランダ スペイン 1 イギリス 0.5 アメリカ 0 1 9 8 1 1 9 8 2 1 9 8 3 1 9 8 4 1 9 8 5 1 9 8 6 1 9 8 7 1 9 8 8 1 9 8 9 1 9 9 0 1 9 9 1 1 9 9 2 1 9 9 3 1 9 9 4 1 9 9 5 1 9 9 6 1 9 9 7 1 9 9 8 1 9 9 9 2 0 0 0 2 0 0 1 2 0 0 2 2 0 0 3 2 0 0 4 2 0 0 5 2 0 0 6 2 0 0 7 2 0 0 8 2 0 0 9 2 0 1 0 （期間別平均） カナダ デンマーク フィンランド フランス ドイツ アイルランド イタリア 日本 韓国 オランダ スペイン イギリス アメリカ 全期間 1981-85 1986-90 1991-95 1996-2000 2001-05 2006-10 1.7 1.3 1.4 1.7 1.8 2.1 1.9 2.0 1.1 1.4 1.7 2.0 2.5 2.8 2.6 1.4 1.7 2.2 2.9 3.4 3.7 2.2 2.0 2.2 2.3 2.2 2.2 2.2 2.4 2.3 2.5 2.3 2.3 2.5 2.7 1.1 0.7 0.8 1.1 1.2 1.2 1.5 1.1 1.0 1.2 1.1 1.0 1.1 1.2 2.8 2.3 2.6 2.6 2.9 3.2 3.4 2.6 2.1 2.3 2.6 3.4 1.9 1.9 2.1 1.9 2.0 1.9 1.8 0.9 0.5 0.7 0.8 0.9 1.0 1.3 1.9 2.2 2.1 2.0 1.8 1.7 1.8 2.6 2.6 2.7 2.6 2.6 2.6 2.8 145 各国で実施された研究開発を実施主体からみると、全体のうち企業等で実施された割合 は日本、ドイツ、アメリカ、韓国等では 7 割前後を企業が占める一方、イタリアやオラン ダ、スペインなどでは 5 割前後にとどまっている。 アイルランド、フィンランド等は当初は企業の割合は中程度ないし下位であったが 80 年 代から 90 年代にかけて上昇し、近年は 7 割前後を占めている。 図表 2-7 国内総研究開発支出に占める企業等研究開発支出の割合 (％) 85 80 カナダ 75 デンマーク フィンランド 70 フランス ドイツ 65 アイルランド イタリア 60 日本 韓国 55 オランダ スペイン 50 イギリス 45 アメリカ 40 1 9 8 1 1 9 8 2 1 9 8 3 1 9 8 4 1 9 8 5 1 9 8 6 1 9 8 7 1 9 8 8 1 9 8 9 1 9 9 0 1 9 9 1 1 9 9 2 1 9 9 3 1 9 9 4 1 9 9 5 1 9 9 6 1 9 9 7 1 9 9 8 1 9 9 9 2 0 0 0 2 0 0 1 2 0 0 2 2 0 0 3 2 0 0 4 2 0 0 5 2 0 0 6 2 0 0 7 2 0 0 8 2 0 0 9 2 0 1 0 （期間別平均） カナダ デンマーク フィンランド フランス ドイツ アイルランド イタリア 日本 韓国 オランダ スペイン イギリス アメリカ 全期間 1981-85 1986-90 1991-95 1996-2000 2001-05 2006-10 44.1 37.7 39.9 41.7 46.0 50.3 48.6 52.2 45.7 47.8 49.3 54.3 60.3 61.3 64.6 55.4 60.9 57.5 66.0 69.3 67.8 47.8 41.4 42.7 46.6 52.0 52.0 52.2 63.2 58.7 63.3 60.8 63.0 66.3 67.1 55.7 41.3 52.2 64.0 65.9 61.3 50.9 44.0 46.3 43.2 44.3 43.0 39.7 43.4 74.2 70.8 75.5 74.5 72.9 74.5 76.8 73.0 76.3 71.8 73.7 73.0 48.1 47.5 51.8 45.9 47.9 47.2 47.0 46.3 46.1 47.8 43.5 47.7 47.7 44.8 46.9 43.7 49.5 50.2 48.4 43.5 45.0 59.0 50.1 51.6 58.4 65.6 64.9 63.0 146 次に、各国で実施された研究開発を資金の拠出主体からみると、全体のうち民間資金の 割合はおおむね 4～5 割前後の国々が多い。日本、韓国、フィンランドなどは 7 割前後で他 の諸国よりも民間資金が多くなっている。 図表 2-8 国内総研究開発支出に占める民間資金の割合の推移 (％) 90 80 カナダ 70 デンマーク フィンランド 60 フランス ドイツ 50 アイルランド イタリア 40 日本 30 韓国 オランダ 20 スペイン イギリス 10 アメリカ 0 1 9 8 1 1 9 8 2 1 9 8 3 1 9 8 4 1 9 8 5 1 9 8 6 1 9 8 7 1 9 8 8 1 9 8 9 1 9 9 0 1 9 9 1 1 9 9 2 1 9 9 3 1 9 9 4 1 9 9 5 1 9 9 6 1 9 9 7 1 9 9 8 1 9 9 9 2 0 0 0 2 0 0 1 2 0 0 2 2 0 0 3 2 0 0 4 2 0 0 5 2 0 0 6 2 0 0 7 2 0 0 8 2 0 0 9 2 0 1 0 （期間別平均） カナダ デンマーク フィンランド フランス ドイツ アイルランド イタリア 日本 韓国 オランダ スペイン イギリス アメリカ 全期間 1981-85 1986-90 1991-95 1996-2000 2001-05 2006-10 44.1 37.7 39.9 41.7 46.0 50.3 48.6 52.2 45.7 47.8 49.3 54.3 60.3 61.3 64.6 55.4 60.9 57.5 66.0 69.3 67.8 47.8 41.4 42.7 46.6 52.0 52.0 52.2 63.2 58.7 63.3 60.8 63.0 66.3 67.1 55.7 41.3 52.2 64.0 65.9 61.3 50.9 44.0 46.3 43.2 44.3 43.0 39.7 43.4 74.2 70.8 75.5 74.5 72.9 74.5 76.8 73.0 76.3 71.8 73.7 73.0 48.1 47.5 51.8 45.9 47.9 47.2 47.0 46.3 46.1 47.8 43.5 47.7 47.7 44.8 46.9 43.7 49.5 50.2 48.4 43.5 45.0 59.0 50.1 51.6 58.4 65.6 64.9 63.0 147 図表 2-8 で示したとおり、 各国の研究開発の 5 割から 7 割前後は企業で実施されている。 企業の研究開発支出の資金の多くは民間資金で賄われているが、政府資金の割合からみる と国による違いがみられる。 1980 年代には政府資金の割合が 3 割を占める国もあったが、 90 年代以降は高くても 20％ に満たない。近年ではスペインで政府資金の割合が上昇しているのは例外的である。 全体的には 5％前後の国が多いが、日本は期間を通じて 1％前後と非常に低い水準にとど まっている。 図表 2-9 企業等研究開発支出に占める政府資金の割合の推移 (％) 35 30 カナダ デンマーク 25 フィンランド フランス 20 ドイツ アイルランド イタリア 15 日本 韓国 10 オランダ スペイン イギリス 5 アメリカ 0 1 9 8 1 1 9 8 2 1 9 8 3 1 9 8 4 1 9 8 5 1 9 8 6 1 9 8 7 1 9 8 8 1 9 8 9 1 9 9 0 1 9 9 1 1 9 9 2 1 9 9 3 1 9 9 4 1 9 9 5 1 9 9 6 1 9 9 7 1 9 9 8 1 9 9 9 2 0 0 0 2 0 0 1 2 0 0 2 2 0 0 3 2 0 0 4 2 0 0 5 2 0 0 6 2 0 0 7 2 0 0 8 2 0 0 9 2 0 1 0 （期間別平均） カナダ デンマーク フィンランド フランス ドイツ アイルランド イタリア 日本 韓国 オランダ スペイン イギリス アメリカ 全期間 1981-85 1986-90 1991-95 1996-2000 2001-05 2006-10 6.7 12.1 10.8 8.8 3.8 2.7 2.8 6.9 11.5 11.2 6.6 4.8 2.6 2.5 3.7 3.6 3.1 5.7 4.0 3.5 3.0 15.2 23.4 21.0 15.9 10.5 10.3 10.0 9.4 16.5 11.7 10.3 8.4 5.9 4.5 6.6 12.4 9.2 5.3 5.0 3.1 4.8 13.3 14.7 20.1 13.2 12.2 13.2 6.6 1.4 1.7 1.5 1.3 1.6 1.3 1.1 5.7 3.6 5.6 5.8 6.1 7.9 10.0 13.0 7.5 5.0 3.8 3.0 10.7 5.4 12.7 10.6 7.8 11.3 16.5 12.9 27.7 18.9 11.8 9.7 8.6 7.5 18.2 30.0 28.5 18.4 12.4 9.0 11.7 148 (2) MFP の動向 次に、OECD が推計し、公表している多要素生産性（MFP）上昇率の推移をみると、国 や時点による変動が大きく、全体的な傾向がみづらくなっているが、韓国やアイルランド 等で生産性の伸びが大きく、スペインやイタリア等では伸びが小さい傾向が続いている。 図表 2-10 多要素生産性（MFP）上昇率の推移 (％) 10 8 カナダ 6 デンマーク フィンランド 4 フランス ドイツ 2 アイルランド イタリア 0 日本 韓国 -2 オランダ スペイン -4 イギリス -6 アメリカ -8 1 9 8 1 1 9 8 2 1 9 8 3 1 9 8 4 1 9 8 5 1 9 8 6 1 9 8 7 1 9 8 8 1 9 8 9 1 9 9 0 1 9 9 1 1 9 9 2 1 9 9 3 1 9 9 4 1 9 9 5 1 9 9 6 1 9 9 7 1 9 9 8 1 9 9 9 2 0 0 0 2 0 0 1 2 0 0 2 2 0 0 3 2 0 0 4 2 0 0 5 2 0 0 6 2 0 0 7 2 0 0 8 2 0 0 9 2 0 1 0 （期間別平均） カナダ デンマーク フィンランド フランス ドイツ アイルランド イタリア 日本 韓国 オランダ スペイン イギリス アメリカ 全期間 0.3 (1985～2010) 0.8 (1985～2007) 1.8 (1985～2010) 1.0 (1985～2009) 0.9 (1992～2010) 2.7 (1985～2010) 0.4 (1985～2010) 1.5 (1985～2008) 3.8 (1985～2010) 1.0 (1985～2007) 0.5 (1985～2010) 1.5 (1985～2007) 1.1 (1985～2010) 1986-90 1991-95 1996-2000 2001-05 2006-10 -0.5 0.6 1.3 0.5 -0.2 0.8 1.8 0.4 0.2 2.4 1.7 2.7 1.8 0.2 1.7 1.2 1.3 0.7 1.1 0.7 0.5 3.2 3.5 4.3 1.9 0.7 1.4 1.2 0.3 -0.4 -0.6 3.3 0.7 0.7 1.1 5.8 3.6 3.7 3.0 3.2 1.1 0.5 1.2 0.9 0.8 1.3 -0.2 -0.2 0.1 0.9 1.5 2.2 1.5 0.7 0.7 1.5 1.7 0.8 149 MFP を 1995 年の水準を 100 とした指数に換算してみると、韓国やアイルランド、フィ ンランドでは生産性の伸びが高く、イタリアやスペイン、デンマークなどは生産性の伸び が低いことがよみとれる。リーマンショックや欧州危機等により、フィンランドをはじめ 近年になって大きく低下している、あるいは伸びが停滞している国が多い。 図表 2-11 多要素生産性（MFP）の推移 (1995年=100) 180 160 カナダ デンマーク フィンランド 140 フランス ドイツ アイルランド 120 イタリア 日本 韓国 100 オランダ スペイン 80 イギリス アメリカ 60 1 9 8 1 1 9 8 2 1 9 8 3 1 9 8 4 1 9 8 5 1 9 8 6 1 9 8 7 1 9 8 8 1 9 8 9 1 9 9 0 1 9 9 1 1 9 9 2 1 9 9 3 1 9 9 4 1 9 9 5 1 9 9 6 1 9 9 7 1 9 9 8 150 1 9 9 9 2 0 0 0 2 0 0 1 2 0 0 2 2 0 0 3 2 0 0 4 2 0 0 5 2 0 0 6 2 0 0 7 2 0 0 8 2 0 0 9 2 0 1 0 第 2.3 節 国際パネルデータに基づく企業の研究開発の要因分析 2.3.1 分析の枠組み 民間企業の研究開発活動に影響を与える要因としては、付加価値や資金調達コスト、政 府補助などの直接要因のほか、国内の公的知識および海外の知識ストックからのスピルオ ーバー効果等、様々なものが考えられる。 本分析では、第 2.1 節に示した考え方、先行研究で採用された指標の利用可能性等を踏ま え、以下の変数群によって民間企業の研究開発活動に与える要因の分析を試みた。 図表 2-12 分析に利用した変数の出所、定義 指標 民間資金による企業等研究 開発支出（被説明変数） 実質国内総生産 実質長期金利 略号 BF_BERD 完全失業率 政府資金による企業等研究 開発支出 大学等研究開発支出 政府研究開発支出 大学等・政府知識ストック UR GF_BERD GDP RLR HERD GOVERD SPRD 出所、定義 OECD/MSTI OECD/National Accounts OECD/MSTI 原則として 10 年物国債利回り－消費者物価上昇率 OECD/Country Profiles OECD/MSTI OECD/MSTI OECD/MSTI OECD/MSTI の大学等および政府の研究開発支出 から恒久棚卸法で推計 なお、民間資金による企業等研究開発支出の要因分析を行う前に、まず民間資金による 企業 R&D（BF_BERD）と、GDP や政府資金による企業 R&D 等との関係、タイムラグ構 造を簡便にみてみることとした。 図表 2-13 は左辺を BF_BERD、 右辺を当該変数の当期から 4 期ラグまでの説明変数とし、 それぞれ自然対数の階差（実質長期金利、失業率は階差）をとった式を最小二乗法で回帰 したものである。この結果からは、いずれの変数でもタイムラグは主に当期ないし 1 期で あること、政府研究開発支出や実質長期金利のパラメータは有意性が低いこと等がよみと れる。 151 図表 2-13 民間資金による企業 R&D と各要因のタイムラグ構造 Δ lnGDP 0.849 *** T T-1 T-2 T-3 T-4 (5.868) 0.328 ** (2.034) 0.280 (1.592) -0.404 * (-1.964) -0.027 (-0.151) Δ lnGF_BERD 0.007 (0.366) 0.050 *** (2.640) 0.037 * (1.964) 0.035 * (1.927) 0.023 (1.245) Δ lnGOVERD 0.068 (1.104) 0.001 (0.018) 0.046 (0.873) -0.027 (-0.506) -0.010 (-0.184) Δ lnHERD 0.229 *** (3.373) 0.116 * (1.675) -0.025 (-0.352) -0.006 (-0.078) 0.128 * (1.913) Δ lnSPRD Δ RLR 1.551 *** (3.454) -0.703 (-1.074) -0.685 (-1.003) -0.324 (-0.476) 0.613 (1.383) 0.241 (0.782) 0.236 (0.717) -0.458 (-1.409) -0.050 (-0.144) 0.142 (0.418) Δ UR -1.289 *** (-3.154) -0.754 (-1.579) -0.217 (-0.431) 0.484 (0.855) 0.015 (0.032) 注１）上段が推定パラメータ、下段の()内の数値は t 値、「***」は当該変数のパラメータの有意水準が 1％ 以上で有意、「**」は 5％、「*」は 10％。 注２）推定には定数項を含むが上表では記載を省略。以下同様。 ln：自然対数、Δ；階差（前期差）、T-x：x 期ラグ BF_BERD：民間資金による企業 R&D、GDP：実質 GDP、GF_BERD：政府資金による企業 R&D、 GOVERD：政府 R&D、HERD：大学等 R&D、SPRD：公的知識ストック（大学等および政府）、RLR： 実質長期金利、UR：完全失業率 2.3.2 分析結果 民間資金による企業 R&D を、実質 GDP、政府資金による企業 R&D、実質長期金利、失 業率のほか、公的知識ストック、または大学、政府の研究開発支出で説明する関数の推定 を試みた。なお、公的知識ストックと大学、政府の研究開発支出は元来同じデータのフ ローとストックであるため、ここでは公的知識ストックを採用した関数、大学および政 府の研究開発支出を採用した関数をそれぞれ推定してみることとした。 分析結果をみると、実質 GDP の項は強く有意に正であり、政府資金による企業 R&D も 有意に正な結果が得られた。一方で、公的知識ストック、あるいは大学及び政府の研究開 発支出はいずれも有意に推定されなかった。その他のコントロール変数としては、実質長 期金利はパラメータの符号が正になってしまうほか、失業率は符号は想定どおり負である ものの、有意な結果は得られなかった。 なお、この関数では自己ラグを含んだダイナミックパネルモデルとなっているため、短 期の弾力性はそれぞれ推定されたパラメータ、長期の弾力性は短期弾力性÷（１－自己ラ グ項のパラメータ）として解釈できる。 民間資金による企業 R&D には、GDP（企業の本業の稼ぎの代替指標）が強く影響し ており、公的な研究資金の拠出も企業の研究開発を促進している可能性がある。 外部からの資金調達コスト、公的 R&D が企業 R&D を補完あるいは代替する効果、公 的知識ストックからのスピルオーバー効果等の影響は有意に観測されなかった。 152 民間資金による企業 R&D の実質 GDP に対する弾力性は短期で 0.9 前後、長期で 1.3 前後となり、長期的な弾力性は 1 を上回った。同様に、政府資金による企業 R&D に対 する弾力性は短期で 0.04、長期で 0.05 程度となった。 図表 2-14 民間資金による企業 R&D 関数の推定結果（公的知識ストック） Δ lnBF_BERD 被説明変数: 推定期間 データ数 自由度修正済決定係数 D.W. Δ lnBF_BERD(-1) (＋) Δ lnGDP (＋) Δ lnGF_BERD(-1) (＋) Δ lnSPRD (＋) Δ RLR (－) Δ UR(-1) (－) 1983-2011 314 0.273 2.097 1983-2011 276 0.279 2.048 1983-2011 302 0.281 2.042 係数 0.301 (6.152) 0.927 (7.477) 0.038 (2.291) -0.037 (-0.251) 係数 0.299 (5.588) 0.805 (5.671) 0.039 (2.251) -0.013 (-0.084) 0.579 (2.276) -0.584 (-1.866) 係数 0.281 (5.459) 0.902 (7.007) 0.038 (2.263) 0.011 (0.071) *** #### *** #### ** #### #### *** #### *** #### ** #### #### ** #### * #### *** #### *** #### ** #### #### -0.419 (-1.394) #### 注）網掛けは想定される符号条件に反し、有意に推定されたことを示す。以下同様。 図表 2-15 民間資金による企業 R&D 関数の推定結果（政府、大学等研究開発支出） Δ lnBF_BERD 被説明変数: 推定期間 データ数 自由度修正済決定係数 D.W. Δ lnBF_BERD(-1) (＋) Δ lnGDP (＋) Δ lnGF_BERD(-1) (＋) Δ lnGOVERD(-1) Δ lnHERD(-1) Δ RLR Δ UR(-1) 1983-2011 314 0.271 2.101 1983-2011 276 0.278 2.030 1983-2011 302 0.279 2.045 係数 0.303 (6.093) 0.925 (7.501) 0.038 (2.343) -0.020 (-0.394) -0.014 (-0.243) 係数 0.290 (5.381) 0.801 (5.709) 0.038 (2.236) -0.015 (-0.289) 0.039 (0.667) 0.583 (2.292) -0.604 (-1.930) 係数 0.281 (5.411) 0.903 (7.074) 0.038 (2.326) -0.011 (-0.209) 0.002 (0.041) *** #### *** #### ** #### #### #### (－) (－) 153 *** #### *** #### ** #### #### #### ** #### * #### *** #### *** #### ** #### #### #### -0.422 (-1.405) #### 2.3.3 今後の課題 今回の試行では、企業の研究開発に最も強く影響を与えているのは GDP であり、政府資 金も促進要因となっている可能性が示唆された。一方、大学や政府の研究開発によって企 業 R&D が抑制されるクラウディングアウト、あるいは逆の補完効果、大学や政府の知識ス トックからのスピルオーバー効果については観測されなかった。 しかし、現時点ではこうした分析に利用できるデータは不足しているのが実情であり、 今回の分析はあくまでも現在利用可能なデータを使って試行した暫定的なものである。今 後知識の生産や利用等の関連データの充実を図るとともに、それらデータを活用して研究 を深化させていくことにより、今回の分析では捉えきれなかった実態を明らかにしていく ことも可能になると考えられる。 企業、政府、大学等の主体、対象とする国や地域、時点等が異なれば、知識の生産 や利用の状況は異なっている可能性があり、知識ストック推計の際の陳腐化率等に 実態を反映していくことが望ましい。 知識と産業の結びつきの強さによって、公的な知識ストック等からのスピルオーバ ー効果も変わってくる可能性がある。サイエンスリンケージ（特許中の学術論文の 引用件数）等の共通の尺度によって国や時点間の実態を把握し、分析に利用してい くことが望ましい。 今後、第 2.3 節でとりあげたような研究開発や知識ストック等を取り巻く要因と相互 関係についての検討を進めるとともに、その構造を明らかにするために必要なデー タを充実させていくことにより、実態の把握や分析に役立てていくことが求められ る。 154 第 2.4 節 国際パネルデータに基づく研究開発と生産性の関係性分析 2.4.1 分析の枠組み 第 2.1.1 小節に示したようなコブ・ダグラス型の生産関数の考え方をベースとし、自然対 数をとった全要素生産性（TFP）を被説明変数、自然対数をとった知識ストック等を説明 変数として弾力性を推定することで、TFP の変動要因を分析し、研究開発の生産性に対す る影響を分析することを試みた。 ln T ln A ln R T：全要素生産性、R：研究開発ストック、A：その他の要因 なお、TFP は経済成長のうち労働投入と資本投入の寄与分を除いたものであり、研究開 発以外にも様々な要因が含まれていると考えられる。そこで、本分析では企業等の研究開 発ストックに加え、スピルオーバーを考慮して政府や大学等の公的研究開発ストック、海 外の企業等研究開発ストックを説明変数とした。また、研究開発以外の要因をコントロー ルするため、人的資本も加味して分析を行った。 なお、分析に用いた各指標の相関係数は以下のとおりである。 図表 2-16 各指標間の相関係数 lnMFP lnMFP lnSBRD(-1) lnSPRD(-1) lnSFRD(-1) lnSFRD2(-1) lnHC(-1) 0.254 0.154 0.628 0.449 0.130 Δ lnMFP Δ Δ Δ Δ Δ Δ lnMFP lnSBRD(-1) lnSPRD(-1) lnSFRD(-1) lnSFRD2(-1) lnHC(-1) 0.243 0.116 -0.001 0.230 -0.063 lnSBRD (-1) 0.981 -0.094 -0.047 0.945 lnSPRD (-1) -0.126 -0.077 0.956 lnSFRD (-1) 0.823 -0.205 lnSFRD2 (-1) lnHC(-1) -0.125 Δ lnSBRD Δ lnSPRD Δ lnSFRD Δ lnSFRD2 Δ lnHC (-1) (-1) (-1) (-1) (-1) 0.574 0.252 0.132 -0.013 -0.011 0.062 0.254 0.291 -0.279 -0.123 ln：自然対数、Δ；階差（前期差）、(-1)：1 期ラグ MFP：多要素生産性、SBRD：企業等研究開発ストック、SPRD：公的研究開発ストック、 SFRD：海外企業等研究開発ストック（単純合算）、 SFRD2：海外企業等研究開発ストック（技術近接性ウェイト）、 HC：人的資本（高等教育を受けた割合×25～64 歳人口で代替） 155 結果をみると、おおむね MFP の水準は全ての変数と正の相関ないし弱い正の相関を示し ており、特に海外の企業等研究開発ストックとの相関が比較的大きかった。また、企業等 と公的研究開発ストックの相関係数は 0.981 となっており、どちらもストック変数である こともあって非常に強い正の相関を示している。ストック変数の定常性を除去するため、 階差をとっても（図表 2-16 下段）相関係数は 0.574 と比較的大きく、企業等と公的研究開 発ストックは非常に似通った動向を示す指標となっている。 海外の企業等研究開発ストックについては、他国のストックを単純に合算した場合と技 術的近接性をウェイトとして合算した場合を比較しても、他の変数との相関係数の傾向は 似通っており、両者の相関も 0.823 と強い正の相関を示している。 2.4.2 研究開発の生産性上昇効果についての分析結果 生産性の要因分析を行い、研究開発の生産性上昇効果をみるため、全要素生産性（OECD 推計の MFP）を被説明変数とし、企業知識ストック、公的知識ストック、海外知識ストッ ク、人的資本で説明する関数の推定を試みた。なお、両辺は自然対数をとり、最小二乗法 によって弾力性を推定した。 国内企業の知識ストックは生産性と有意に正の関係がみられる。 海外の知識ストックも同様に生産性と正の関係にあり、海外からの知識のスピルオ ーバー効果が観測されている。日本を含む研究開発集約度の大きな国々では、海外 からのスピルオーバーが小さくなっている可能性がある。 公的知識ストックと生産性は全体でみると有意に負のパラメータが推定された。た だし、日本を含む研究開発の集約度が大きい国々では負になっていないほか、たと えば GBAORD に占める競争的資金の割合を加味するとその項は正となる等、公的 知識と生産性の関係が負であると解釈すべきではないと考えられる。 図表 2-17 全要素生産性の弾力性推定結果 データ数： 自由度修正済決定係数： D.W.比： lnHC(-1) (＋) lnSBRD(-1) (＋) lnSPRD(-1) (＋) COMPRATE* lnSPRD(-1) (＋) lnSFRD2(-1) (＋) 305 0.7366 0.0705 0.0416 (1.3598) 0.1942 *** (15.4678) 305 0.7553 0.0838 0.1488 *** (4.0315) 0.2993 *** (12.0005) -0.2066 *** (-4.8206) 305 0.8123 0.0936 0.0589 * (1.7472) 0.2414 *** (10.6173) -0.2291 *** (-6.0422) 0.1736 *** (9.1786) 0.2468 *** (4.0195) -2.7858 *** (-3.2070) IMSHR*lnSFRD2(-1) (＋) IMSHR 305 0.8099 0.1483 0.1224 *** (3.7452) 0.2935 *** (13.3455) -0.3239 *** (-8.1209) (－) 156 300 0.8805 0.4846 0.0294 (1.0771) 0.2427 *** (13.3358) -0.2485 *** (-7.6358) 0.0742 *** (12.6884) 0.1707 *** (11.2749) 注１）上段が推定パラメータ、下段の()内の数値は t 値、「***」は当該変数のパラメータの有意水準が 1％ 以上で有意、「**」は 5％、「*」は 10％。 注２）推定には定数項、国別固定効果を含むが上表では記載を省略。以下同様。 注３）網掛けは想定される符号条件に反し、有意に推定されたことを示す。 ln：自然対数、Δln；自然対数の階差、(-1)：1 期ラグ SBRD：企業等研究開発ストック、SPRD：政府等研究開発ストック、SFRD2：海外企業等研究開発スト ック（技術近接性ウェイト）、HC：人的資本（高等教育を受けた割合×25～64 歳人口）、COMPRATE： 21 GBAORD に競争的資金が占める割合、IMSHR：輸入比率 被説明変数はすべて lnMFP（自然対数をとった全要素生産性） 図表 2-18 全要素生産性の弾力性推定結果（研究開発集約度の大きい国々） データ数： 自由度修正済決定係数： D.W.比： lnHC(-1) (＋) lnSBRD(-1) (＋) lnSPRD(-1) (＋) COMPRATE* lnSPRD(-1) (＋) lnSFRD2(-1) (＋) 125 0.9530 0.4082 0.1395 *** (5.2103) 0.2270 *** (26.5668) 125 0.9559 0.4243 0.1048 *** (3.6852) 0.1405 *** (4.6418) 0.1421 *** (2.9687) 125 0.9593 0.4678 0.0970 *** (3.5404) 0.1692 *** (5.5736) 0.0576 (1.0940) 0.0563 *** (3.2914) 125 0.9592 0.4659 0.0965 *** (3.5146) 0.1670 *** (5.4721) 0.0688 (1.2629) -0.0069 (-0.8165) 0.0543 *** (3.1350) 0.0427 (0.6871) -0.1847 (-0.2169) IMSHR*lnSFRD2(-1) (＋) IMSHR 125 0.9652 0.4172 0.0884 *** (3.1091) 0.1706 *** (6.1023) 0.0361 (0.7461) (－) 注）「集約度の大きい国々」は、研究開発集約度が調査対象国の平均を上回るフィンランド、フランス、 ドイツ、日本、アメリカの 5 カ国。 図表 2-19 全要素生産性の弾力性推定結果（研究開発集約度の小さい国々） データ数： 自由度修正済決定係数： D.W.比： lnHC(-1) (＋) lnSBRD(-1) (＋) lnSPRD(-1) (＋) COMPRATE* lnSPRD(-1) (＋) lnSFRD2(-1) (＋) 180 0.6436 0.0501 0.0609 (1.4357) 0.1609 *** (8.5040) 180 0.6973 0.0705 0.2513 *** (4.8493) 0.3002 *** (9.8764) -0.3052 *** (-5.5943) 180 0.8372 0.1481 0.0995 ** (2.4457) 0.1847 *** (7.5997) -0.2974 *** (-7.2218) 0.2006 *** (8.3051) 175 0.8816 0.5653 0.0447 (1.2236) 0.2236 *** (11.0662) -0.2805 *** (-7.3379) 0.0796 *** (11.4917) 0.1946 *** (10.7130) 0.4112 *** (5.7333) -4.8293 *** (-4.7427) IMSHR*lnSFRD2(-1) (＋) IMSHR 180 0.7837 0.1535 0.2177 *** (4.9507) 0.2814 *** (10.9113) -0.4206 *** (-8.7325) (－) 注）「集約度の小さい国々」は、研究開発集約度が調査対象国の平均を下回るカナダ、デンマーク、アイ ルランド、イタリア、オランダ、スペイン、イギリスの 7 カ国。 21 GBAORD：Government Budget Appropriations or Outlays for RD の略。我が国では「科学技術関係経費」 に相当する。 157 以上、図表 2-17 から図表 2-19 では両辺とも自然対数の水準で推定を行っているが、ス トック変数は上昇トレンドを持ち、データが非定常な傾向を持つことから、推定結果がみ せかけの相関を示すなど最小二乗法でそのまま推定することが問題となる場合がある。 そこで、被説明変数、説明変数とも階差をとってトレンドを除去した分析を試みた。た だし、人的資本はそもそも短期に変動する指標ではなく、差分を利用して推定するには適 さないと考えられる。実際、本分析で利用している OECD のデータも高等教育を受けた者 の割合は 1998、1999、2009 年の 3 時点しかデータが存在しないため、直線補完する等の 加工を施したデータであり、人的資本の項を採用してみても符号が負となって推定される ケースが多かったことから、ここでは企業、公的、海外の知識ストック変数のみを説明変 数とした。 なお、階差をとることはデータの定常性の観点からは好ましいが、推定されるパラメー タは短期的な効果しかあらわすことができなくなってしまうと考えられる。以下、階差の 間隔を変えていくとどのような結果が得られるかを図表 2-20 から図表 2-22 にそれぞれ示 した。全体的には、階差の間隔が短いほど個々のパラメータが小さくなり、式の決定係数 が小さく、ダービンワトソン比が 2 に近づく傾向がみられる。また、企業の知識ストック および海外の知識項は生産性にプラスの効果をもたらしているが、国内の公的知識ストッ クについては前期差では有意でないもの、階差の期間を伸ばすにしたがって有意にマイナ スとなっている。 ただし、先述のとおり企業の知識ストックと公的知識ストックにはかなり似通った傾向 がみられるため、公的知識がマイナスになった分、企業が過大に推定されている可能性が ある。現状では、データの制約から企業、公的、海外の知識ストックの陳腐化率は全て一 律 15％としており、産業や大学等での知識の生産・利用のプロセス等についてのデータを 充実させ、より分析を深化させていくことが必要と考えられる。 図表 2-20 全要素生産性の弾力性推定結果（１期の階差） データ数： 自由度修正済決定係数： D.W.比： Δ lnSBRD(-1) (＋) Δ lnSPRD(-1) (＋) COMPRATE* Δ lnSPRD(-1) (＋) Δ lnSFRD2(-1) (＋) 293 0.1845 1.5850 0.1191 *** (3.4642) 293 0.1826 1.5903 0.1238 *** (3.5003) -0.0305 (-0.5798) 293 0.2395 1.6162 0.0841 ** (2.2961) -0.0248 (-0.4841) 0.0386 *** (3.7989) 0.1241 *** (3.9488) -0.0286 ** (-2.5389) IMSHR*Δ lnSFRD2(-1) (＋) IMSHR 293 0.2201 1.5898 0.1032 *** (2.9512) -0.0430 (-0.8343) (－) 158 288 0.2484 1.6475 0.0638 * (1.7654) 0.1892 ** (2.4083) -1.1054 *** (-3.7820) 0.0363 *** (3.6441) 図表 2-21 全要素生産性の弾力性推定結果（３期の階差） データ数： 自由度修正済決定係数： D.W.比： Δ lnSBRD(-1) (＋) Δ lnSPRD(-1) (＋) COMPRATE* Δ lnSPRD(-1) (＋) Δ lnSFRD2(-1) (＋) 269 0.4059 0.4991 0.1402 *** (5.5733) 269 0.4122 0.5082 0.1521 *** (5.9055) -0.0756 * (-1.9430) 269 0.4403 0.5122 0.1382 *** (5.4375) -0.0849 ** (-2.2303) 0.0463 *** (3.7125) 264 0.4228 0.5078 0.1323 *** (5.1218) -0.0806 * (-1.8000) -0.0005 (-0.1110) 0.0471 *** (3.7581) 0.0194 * (1.6883) -0.2856 ** (-2.2497) IMSHR*Δ lnSFRD2(-1) (＋) IMSHR 269 0.4358 0.5116 0.1092 *** (3.8881) -0.0790 ** (-1.9747) (－) 図表 2-22 全要素生産性の弾力性推定結果（５期の階差） データ数： 自由度修正済決定係数： D.W.比： Δ lnSBRD(-1) (＋) Δ lnSPRD(-1) (＋) COMPRATE* Δ lnSPRD(-1) (＋) Δ lnSFRD2(-1) (＋) 245 0.5813 0.3156 0.1619 *** (7.3824) 245 0.5941 0.3287 0.1774 *** (7.9720) -0.0956 *** (-2.8846) 245 0.6065 0.3302 0.1496 *** (6.2572) -0.0956 *** (-2.7731) 0.0429 *** (2.8694) 240 0.5916 0.3158 0.1664 *** (7.3282) -0.1194 *** (-2.9378) 0.0042 (0.6658) 0.0425 *** (2.8091) 0.0163 (1.0645) -0.2675 (-1.6045) IMSHR*Δ lnSFRD2(-1) (＋) IMSHR 245 0.6065 0.3149 0.1684 *** (7.6059) -0.1046 *** (-3.1905) (－) そのほか、国内企業の知識ストック、国内の公的知識ストックや海外の知識ストックか らのスピルオーバー効果が生産性にあらわれるまでの期間が異なっている可能性を考慮し、 タイムラグを 1 年から 5 年に変更しつつ、それぞれ最小二乗法で推定することも試みた。 すべての推定結果は「参考資料 E：生産性と知識ストックのタイムラグ構造」に掲載して いるが、企業知識のタイムラグを 1 年、公的知識を 3 年、海外を 3 年としたケースでは３ 変数ともパラメータの符号が有意に推定されており、企業で積み上げた知識の効果が早く、 国内公的部門や海外からの間接的な効果はそれよりも遅れてあらわれている可能性がある。 2.4.3 今後の課題 今回の試行では、全要素生産性と国内企業の知識ストックの間には有意に正の関係がみ られるほか、海外の知識ストックからのスピルオーバー効果も観測される一方、政府や大 学等の公的な知識ストックからのスピルオーバー効果は観測されず、むしろ推定結果では 有意に負となるケースもみられた。 159 しかし、現時点ではこうした分析に利用できるデータは不足しているのが実情であり、 今回の分析はあくまでも現在利用可能なデータを使って試行した暫定的なものであること から、結果は慎重に解釈すべきである。今後、知識の生産や利用等の関連データの充実を 図るとともに、それらデータを活用して研究を深化させていくことが必要であり、そうす ることで今回の分析では捉えきれなかった実態を明らかにしていくことも可能になると考 えられる。 企業、政府、大学等の主体、対象とする国や地域、時点等が異なれば、知識の生産や 利用の状況は異なっている可能性があり、知識ストック推計の際の陳腐化率等に実態 を反映していくことが望ましい 今回の分析では、企業と公的な知識のストックの性質がかなり似通っているために、 多重共線性等の問題から公的知識ストックの項が負に推定されていると考えられるが、 陳腐化率の設定等に実態を反映させることで、異なった結果が得られる可能性がある。 知識と産業の結びつきの強さによって、公的な知識ストック等からのスピルオーバー 効果も変わってくる可能性がある。サイエンスリンケージ（特許中の学術論文の引用 件数）等の共通の尺度によって国や時点間の実態を把握し、分析に利用していくこと が望ましい。 第 3.1.3 小節でとりあげたように TFP に含まれる要因は様々である。研究開発以外に ついても TFP に影響を与えうる要因については、指標化して説明変数に加え、その影 響をコントロールして分析することが望ましい。 今後、科学技術イノベーション政策、研究開発及び知識ストックを取り巻く要因と相 互関係についての検討を進めるとともに、その構造を明らかにするために必要なデー タを充実させていくことにより、実態の把握や分析に役立てていくことが求められる。 160 第 3 章 企業レベルのマイクロデータを利用した変数間の関係性の 推定 第 2 章の冒頭に記したとおり、研究開発活動の生産性上昇への貢献を定量的に分析する 方法には、マクロデータに基づく分析とマイクロデータに基づく分析がある。第 2 章では 国別のマクロデータ（国際パネルデータ）に基づいた分析を行ったが、本章では、科学技 術研究調査及び企業活動基本調査の企業単位の個票データに基づいたマイクロ分析を実施 し、現時点で利用可能なデータから研究開発と経済成長との関係性についての定量分析を 試行するものとする。 第 3.1 節 分析用データの概要 3.1.1 被説明変数：TFP 分析に利用する被説明変数となる企業単位の全要素生産性（TFP）を経済産業省「企業 活動基本調査」の個票データから算出した。先行研究にならい、TFP として企業 f の t 時 点（t>0）における TFP を初期時点（t=0）における当該産業代表的企業の TFP との比較 の形で、以下の式のように計算した。 1 S i , f ,t S i ,t ln X i , f ,t ln X i ,t i 1 2 t 1 t n 1 lnY s lnY s 1 S i , s S i , s 1 ln X i , s ln X i , s 1 s 1 2 s 1 i 1 2 n ln TFP f ,t ln Y f ,t ln Y t Yf,t：t 期における企業 f の産出量、Xi,f,t：企業 f の生産要素 i の投入量、 Si,f,t：企業 f の生産要素 i のコストシェア 注）各記号上のバーは各変数の産業平均を示す。 さらに計算された 2001 年から 2006 年の TFP から算出した TFP 成長率ΔlnTFP を被説 明変数とし、研究開発集約度等の科学技術関連指標を説明変数とした要因分析を行った22。 なお、TFP の具体的な算出やデータの加工方法に関しては、 「参考資料 G：企業レベル TFP 測定のためのデータ加工方法について」を参照されたい。 22 TFP の計測方法、分析の枠組み等については、科学技術政策研究所「イノベーションの経済分析 第 1 部アウトカム指標としての TFP データの分析」NISTEP REPORT No.119（2009 年 3 月）等の先行研究を 踏まえて設定した。 161 3.1.2 説明変数：科学技術関連指標（以下の変数リスト） 被説明変数 Y＝lnTFPt－lnTFPt-1 に対して、各説明変数として、1 期ラグ（ｔ-1 期）、2 期ラグ（t-2 期）、3 期ラグ（t-3 期）、4 期ラグ（t-4 期）の 4 期分のデータを用いる。 利用するデータは、開示された 1984 年～2010 年の「科学技術研究調査」の各企業のデ ータ （うち 1999 年～2006 年にかけて 1 年でも研究開発活動を実施したことのある企業、 8,221 社）と、「企業活動基本調査」のデータに基づき TFP を推計した企業 35,452 社を 突合し、一致した 4,159 社（のべ 38,263 件）のデータである。 本分析の対象とした 4,159 社および総務省「平成 18 年事業所・企業統計調査」における 業種別企業数の分布を以下に示す。 事業所・企業統計調査は、我が国すべての事業所を対象として行われる国の最も基本的 な統計調査の一つであり、事業所及び企業を対象とした各種統計調査実施のための母集団 情報としての事業所及び企業の名簿を作成することを目的としたものである。一方、科学 技術研究調査の対象企業は、事業所・企業統計調査で研究活動を実施しているとした回答 企業から資本金と産業によって抽出された企業であることから、研究活動の活発な化学や 電気機械等の製造業の比重が大きくなる傾向がある。科学技術研究調査と企業活動基本調 査を突合した本分析のデータにも同様の傾向がみられている。 図表 3-1 本分析の対象データ及び事業所・企業統計における業種別企業数 サンプル数 全製造業 食料品 繊維 パルプ・紙 化学 石油・石炭製品 窯業・土石製品 一次金属 金属製品 一般機械 電気機械 輸送用機械 精密機械 その他の製造業 全非製造業 農林水産業 鉱業 建設業 電気・ガス・水道業 卸売・小売業 金融・保険業 不動産業 運輸・通信業 サービス業 その他 全産業 3,442 285 71 84 590 32 121 110 272 488 647 281 151 310 717 3 3 58 1 381 1 2 4 264 4,159 162 事業所・企業統計 企業数 258,648 23,488 21,519 6,685 4,364 407 10,364 6,666 34,121 28,878 21,234 12,141 (一般機械に含む) 88,781 1,257,187 10,616 1,743 280,023 567 438,119 17,978 4,727 111,109 70,619 321,686 1,515,835 本分析で利用する企業レベルのパネルデータにおける各説明変数の定義、サンプル数、 平均値は以下のとおりである。なお、企業によって一部欠損する期間を含む unbalanced panel である。 図表 3-2 本分析の対象データ及び事業所・企業統計における業種別企業数 変数 代理変数 研究開発集約度 研究開発集約度 利用可能データ サンプル数 社内使用研究費－うち有形固定資産購入 費＋社外支出研究費 平均値 38,250 0.0300 38,250 38,250 38,250 0.0015 0.0050 0.0239 38,250 0.0018 民間部門から投入された ＋社内使用研究費－社外から受け入れた 研究開発集約度 研究費うち社内使用 38,250 0.0308 公的部門から投入された 社外から受け入れた研究費（公的部門） 研究開発集約度 38,250 0.0003 35,640 1,684 研究者数の対従業員数 研究者数÷従業者総数 比 38,263 0.0691 ドクター保有者数の対研 研究者うち博士号取得者数÷研究者数 究者数比 17,619 0.0356 転入研究者数の対研究 （採用・転入研究者合計－新規採用者）÷ 研究者数 者数比 17,619 0.0292 性格別研究開発集約度 性格別研究開発 （基礎研究、応用研究、 性格別研究費 支出の集約度 開発研究支出額） 社外へ支出した研究集 社外へ支出した 約度（公的機関、民間企 社外へ支出した研究費 研究集約度 業等） 基礎 応用 開発 社外から受け入れた研究費（民間部門） 性質別研究開発 支出の集約度 研究者一人当た 研究者一人当たり研究 り研究費 費（万円） 研究開発人材の 割合 研究者の流動性 （社内使用研究費－うち有形固定資産購 入費）÷研究者数 なお、研究開発集約度の平均値を産業別にみると、製造業の中では精密機械、化学、電 気機械等の業種で集約度が高くなっている。非製造業の中ではサービス業で集約度が高い こともあり、非製造業平均が製造業平均を上回っている。サービス業には様々な業態が含 まれていることから一概にはいえないが、標準偏差の値も大きいことから、一部の企業が サービス業の平均を押し上げている可能性がある。 163 図表 3-3 産業別研究開発集約度 製造業計 食料品 繊維 パルプ・紙 化学 石油・石炭製品 窯業・土石製品 一次金属 金属製品 一般機械 電気機械 輸送用機械 精密機械 その他の製造業 非製造業計 建設業 卸売・小売業 サービス業 その他の非製造業 全産業 第 3.2 節 サンプル数 32,952 3,006 871 896 6,188 377 1,290 1,274 2,655 4,329 5,419 2,756 1,178 2,713 5,298 537 3,025 1,595 141 38,250 平均値 標準偏差 0.0283 0.0489 0.0118 0.0255 0.0170 0.0139 0.0110 0.0111 0.0449 0.0558 0.0171 0.0216 0.0158 0.0143 0.0106 0.0151 0.0173 0.0228 0.0255 0.0258 0.0408 0.0459 0.0236 0.1090 0.0451 0.0379 0.0208 0.0222 0.0411 0.1346 0.0113 0.0118 0.0196 0.0587 0.0939 0.2226 0.0190 0.0167 0.0300 0.0677 科学技術関係指標と TFP 成長率の関係分析 3.2.1 TFP 成長率と総研究開発集約度の関係性 TFP 成長率を研究開発集約度（研究開発費を売上高で除したもの）のほか、コントロー ル要因としての TFP レベル、売上高、定数項および業種ダミーで回帰式を設定し、分析を 実施した。なお、研究開発の懐妊期間を考慮し、研究開発集約度は 1 期ラグから 4 期ラグ までそれぞれ設定して推定を行っている。 ln TFPt ln TFPt 1 ln SALESTT t 1 RDINTENS t x tj ik ln：自然対数、Δ；階差（前期差） TFP：全要素生産性、SALESTT：売上高、RDINTENS：研究開発集約度 t：時点、x：集約度のタイムラグ（1 期から 4 期）、Φtj：時点別固定効果、Φik：産業別ダミ ー 各関数の推定結果は図表 3-4 に示したが、おおむね研究開発の限界収益率（研究開発集約 度の項のパラメータ）はタイムラグが長くなると大きくなる傾向があり、4 期ラグのとき 0.12 で最大となった。 分析の対象を製造業に限定すると収益率はさらに高くなる。一方、非製造業では研究開 発が生産性に与える影響は有意でない結果となっている。 サンプル数が少なくなるので参考になるが、代表的な業種をいくつか抽出して業種別に 推定してみると、タイムラグは 3 期ないし 4 期のときに収益率が最大となる業種が多い。 ただし、医薬品では研究開発の項は有意でない等、研究開発期間がこれ以上に長いこと等 164 から推定できなかった可能性がある。長期間継続して回答データの得られる企業は限られ ており、データ面の制約から本分析ではこれ以上の掘り下げは断念した。 図表 3-4 総研究開発集約度による TFP 成長率推定結果 （全産業） 8069 0.0766 2.1000 -0.1596 lnTFP(-1) (－) *** (-21.8974) 0.0044 ln売上高(-1) (＋) *** (5.4874) 0.0334 研究開発集約度(-1) (＋) ** (2.1575) データ数： 自由度修正済決定係数： D.W.比： 研究開発集約度(-2) (＋) 6554 0.0791 2.0800 -0.1618 *** (-20.0757) 0.0046 *** (5.2727) 5852 0.0744 2.0957 -0.1541 *** (-18.1433) 0.0053 *** (5.8819) 5318 0.0860 2.0477 -0.1789 *** (-19.5806) 0.0056 *** (5.7985) 0.0288 (1.3467) 0.0682 ** (2.5115) 研究開発集約度(-3) (＋) 0.1225 *** (3.7622) 研究開発集約度(-4) (＋) 注１）上段が推定パラメータ、下段の()内の数値は t 値、「***」は当該変数のパラメータ の有意水準が 1％以上で有意、「**」は 5％、「*」は 10％。 注２）推定には定数項、時点別固定効果、業種ダミーを含むが上表では記載を省略。 注３）網掛けは想定される符号条件に反し、有意に推定されたことを示す。以下同様。 ln：自然対数、Δ；階差（前期差）、（－ｘ）：x 期ラグ （全製造業） 6926 0.0670 2.1451 -0.1471 lnTFP(-1) (－) *** (-18.8267) 0.0039 ln売上高(-1) (＋) *** (4.5960) 0.1666 研究開発集約度(-1) (＋) *** (4.6712) データ数： 自由度修正済決定係数： D.W.比： 研究開発集約度(-2) (＋) 5698 0.0724 2.1240 -0.1538 *** (-17.8128) 0.0044 *** (4.8689) 5143 0.0724 2.1590 -0.1514 *** (-16.7064) 0.0054 *** (5.6205) 4725 0.0889 2.0625 -0.1830 *** (-18.8120) 0.0060 *** (5.8521) 0.1264 *** (3.0484) 0.1697 *** (4.0749) 研究開発集約度(-3) (＋) 0.2004 *** (4.2808) 研究開発集約度(-4) (＋) 165 （全非製造業） 1143 0.1387 1.9822 -0.2328 lnTFP(-1) (－) *** (-11.6237) 0.0053 ln売上高(-1) (＋) ** (2.1551) 0.0070 研究開発集約度(-1) (＋) (0.3428) データ数： 自由度修正済決定係数： D.W.比： 856 0.1265 1.9456 -0.2190 *** (-9.6712) 0.0033 (1.2076) 709 0.0945 1.9123 -0.1836 *** (-7.5099) 0.0028 (0.9854) 593 0.0708 1.9668 -0.1644 *** (-6.1010) 0.0014 (0.4568) -0.0024 (-0.0853) 研究開発集約度(-2) (＋) -0.0044 (-0.1109) 研究開発集約度(-3) (＋) 0.0401 (0.8164) 研究開発集約度(-4) (＋) （化学） データ数： 自由度修正済決定係数： D.W.比： lnTFP(-1) (－) ln売上高(-1) (＋) 研究開発集約度(-1) (＋) 1200 0.0441 2.2825 -0.1180 *** (-6.8316) 0.0022 (1.2746) 0.1370 *** (2.6367) 994 0.0365 2.1832 -0.1130 *** (-5.9169) 0.0041 ** (2.1578) 910 0.0397 2.2164 -0.1161 *** (-5.7145) 0.0038 * (1.8949) 845 0.0485 2.2829 -0.1339 *** (-6.2961) 0.0051 ** (2.4700) 0.1125 ** (1.9849) 研究開発集約度(-2) (＋) 0.1785 *** (2.8704) 研究開発集約度(-3) (＋) 0.1610 ** (2.5022) 研究開発集約度(-4) (＋) （一般機械） データ数： 自由度修正済決定係数： D.W.比： lnTFP(-1) (－) ln売上高(-1) (＋) 研究開発集約度(-1) (＋) 研究開発集約度(-2) (＋) 956 0.1340 1.9708 -0.2047 *** (-9.5044) 0.0063 *** (2.8689) 0.3376 *** (3.7103) 781 0.1190 2.0336 -0.1822 *** (-7.6596) 0.0059 ** (2.3711) 697 0.1327 2.0477 -0.2001 *** (-7.9663) 0.0060 ** (2.2217) 630 0.1248 2.0506 -0.2082 *** (-7.6561) 0.0073 ** (2.5425) 0.0096 (0.0977) 0.2601 ** (2.5489) 研究開発集約度(-3) (＋) 0.2738 ** (2.0586) 研究開発集約度(-4) (＋) 166 （電気機械） データ数： 自由度修正済決定係数： D.W.比： lnTFP(-1) (－) ln売上高(-1) (＋) 研究開発集約度(-1) (＋) 1169 0.0427 2.1458 -0.1383 *** (-6.8498) 0.0078 ** (2.4530) 0.1542 (1.5364) 939 0.0513 2.0997 -0.1568 *** (-6.9370) 0.0080 ** (2.2928) 841 0.0351 2.0650 -0.1372 *** (-5.7857) 0.0111 *** (2.9704) 768 0.0690 1.8969 -0.1878 *** (-7.2542) 0.0108 *** (2.6363) 0.2001 (1.4789) 研究開発集約度(-2) (＋) 0.1667 (1.2021) 研究開発集約度(-3) (＋) 0.3687 ** (2.1736) 研究開発集約度(-4) (＋) （卸売・小売） データ数： 自由度修正済決定係数： D.W.比： lnTFP(-1) (－) ln売上高(-1) (＋) 研究開発集約度(-1) (＋) 622 0.1081 2.0358 -0.2011 *** (-8.0311) 0.0073 ** (2.0921) 0.0035 (0.0894) 478 0.1160 2.0501 -0.1975 *** (-7.0363) 0.0051 (1.3415) 405 0.0796 1.8064 -0.1634 *** (-5.2994) 0.0061 (1.4975) 347 0.0563 1.8383 -0.1461 *** (-4.3443) 0.0001 (0.0202) 0.4752 ** (2.3402) 研究開発集約度(-2) (＋) 0.5690 ** (2.4594) 研究開発集約度(-3) (＋) 0.5599 ** (1.9864) 研究開発集約度(-4) (＋) （医薬） データ数： 自由度修正済決定係数： D.W.比： lnTFP(-1) (－) ln売上高(-1) (＋) 研究開発集約度(-1) (＋) 研究開発集約度(-2) (＋) 325 0.0999 2.5893 -0.2235 *** (-6.1669) 0.0107 *** (2.6234) 0.0460 (0.4649) 274 0.0858 2.5650 -0.2147 *** (-5.3515) 0.0117 ** (2.5682) 254 0.1071 2.5377 -0.2295 *** (-5.5910) 0.0097 ** (2.0060) 242 0.0937 2.5840 -0.2203 *** (-5.1435) 0.0109 ** (2.1706) -0.0174 (-0.1533) 0.1779 (1.2596) 研究開発集約度(-3) (＋) 0.1276 (0.8519) 研究開発集約度(-4) (＋) 167 3.2.2 TFP 成長率と性格別研究開発集約度の関係性 前項では TFP 成長率と研究開発費の総額の集約度との関係性を分析したが、さらに科学 技術研究調査で把握できる性格別研究費を利用して説明変数の詳細化を試みた。 科学技術研究調査では、研究費のうち自然科学（理学，工学，農学及び保健）に使用し た研究費を「基礎」，「応用」及び「開発」に区分している。この性格によって生産性へ の占めており、影響のあらわれ方が異なる可能性があると考えられる。なお、平成 24 年の 調査結果によれば、企業では性格別研究費のうち基礎研究が 7％、応用研究が 19％、開発 研究が 74％を占めており、企業で行われる研究開発の多くは開発研究である。 図表 3-5 科学技術研究調査における性格別研究の定義 性格別研究 基礎研究 定義 特別な応用，用途を直接に考慮することなく，仮説や理論を形成するため， 又は現象や観察可能な事実に関して新しい知識を得るために行われる理論 的又は実験的研究 応用研究 基礎研究によって発見された知識を利用して，特定の目標を定めて実用化 の可能性を確かめる研究や，既に実用化されている方法に関して，新たな 応用方法を探索する研究 開発研究 基礎研究，応用研究及び実際の経験から得た知識の利用であり，新しい材 料，装置，製品，システム，工程等の導入又は既存のこれらのものの改良 をねらいとする研究 研究開発集約度を研究開発の性格別（基礎、応用、開発）で分離し、それぞれ推定を試 みたのが図表 3-6 である。基礎研究の項はパラメータの大きさは大きいがタイムラグが 1 期、2 期の際には推定結果は有意ではない。また、パラメータは 4 期ラグのときに最大とな った。応用研究は 1 期ラグの際に 10％水準で有意となるが、2 期ラグ以上では有意な結果 が得られなかった。開発研究はタイムラグの長さにかかわらず有意であり、4 期ラグのとき に最大となった。分析の対象を製造業に限定すると収益率はさらに高くなる一方、非製造 業では研究開発が生産性に与える影響は有意に観測されなかった。業種をさらに限定した 分析も試みたが、サンプル数が減ることもあって、安定した推定結果が得られなかった。 168 図表 3-6 性格別研究開発集約度による TFP 成長率推定結果 （全産業） データ数： 自由度修正済決定係数： D.W.比： lnTFP(-1) ln売上高(-1) 基礎研究開発集約度(-1) 8069 0.0771 2.0981 -0.1607 (－) *** (-22.0193) 0.0044 (＋) *** (5.4106) 0.3398 (＋) (1.6162) 基礎研究開発集約度(-2) (＋) 基礎研究開発集約度(-3) (＋) 基礎研究開発集約度(-4) (＋) 応用研究開発集約度(-1) (＋) 応用研究開発集約度(-2) (＋) 応用研究開発集約度(-3) (＋) 応用研究開発集約度(-4) (＋) 開発研究開発集約度(-1) (＋) 開発研究開発集約度(-2) (＋) 開発研究開発集約度(-3) (＋) 開発研究開発集約度(-4) (＋) 6554 0.0798 2.0823 -0.1622 *** (-20.1107) 0.0045 *** (5.2237) 5852 0.0751 2.0958 -0.1552 *** (-18.2582) 0.0052 *** (5.7392) 5318 0.0860 2.0487 -0.1789 *** (-19.5828) 0.0055 *** (5.6215) 0.3602 (1.5947) 0.6006 ** (2.1999) 0.7022 ** (2.2465) 0.0887 * (1.8246) -0.0925 (-1.6211) 0.1199 (1.1046) 0.1117 (0.9070) 0.0417 ** (2.1004) 0.0495 ** (1.9670) 0.0670 ** (2.2126) 0.1008 *** (2.8337) 注１）上段が推定パラメータ、下段の()内の数値は t 値、「***」は当該変数のパラメータ の有意水準が 1％以上で有意、「**」は 5％、「*」は 10％。 注２）推定には定数項、時点別固定効果、業種ダミーを含むが上表では記載を省略。 注３）網掛けは想定される符号条件に反し、有意に推定されたことを示す。以下同様。 ln：自然対数、Δ；階差（前期差）、（－ｘ）：x 期ラグ 169 （全製造業） データ数： 自由度修正済決定係数： D.W.比： lnTFP(-1) ln売上高(-1) 基礎研究開発集約度(-1) 6926 0.0675 2.1455 -0.1477 (－) *** (-18.9001) 0.0039 (＋) *** (4.6406) 0.4788 (＋) * (1.8443) 基礎研究開発集約度(-2) (＋) 基礎研究開発集約度(-3) (＋) 基礎研究開発集約度(-4) (＋) 応用研究開発集約度(-1) (＋) 応用研究開発集約度(-2) (＋) 応用研究開発集約度(-3) (＋) 応用研究開発集約度(-4) (＋) 開発研究開発集約度(-1) (＋) 開発研究開発集約度(-2) (＋) 開発研究開発集約度(-3) (＋) 開発研究開発集約度(-4) (＋) 5698 0.0729 2.1236 -0.1545 *** (-17.8719) 0.0044 *** (4.8234) 5143 0.0727 2.1592 -0.1519 *** (-16.7634) 0.0054 *** (5.6256) 4725 0.0883 2.0615 -0.1830 *** (-18.7943) 0.0060 *** (5.8197) 0.7119 ** (2.5489) 0.5205 * (1.7255) 0.4887 (1.4720) 0.0601 (0.6059) -0.0505 (-0.4661) 0.0548 (0.4831) 0.1368 (1.0475) 0.1964 *** (4.6951) 0.1356 *** (2.7101) 0.1966 *** (4.0093) 0.1928 *** (3.5174) （全非製造業） データ数： 自由度修正済決定係数： D.W.比： lnTFP(-1) ln売上高(-1) 基礎研究開発集約度(-1) 1143 0.1389 1.9740 -0.2348 (－) *** (-11.6976) 0.0055 (＋) ** (2.2171) 0.0415 (＋) (0.1016) 基礎研究開発集約度(-2) (＋) 基礎研究開発集約度(-3) (＋) 基礎研究開発集約度(-4) (＋) 応用研究開発集約度(-1) (＋) 応用研究開発集約度(-2) (＋) 応用研究開発集約度(-3) (＋) 応用研究開発集約度(-4) (＋) 開発研究開発集約度(-1) (＋) 開発研究開発集約度(-2) (＋) 開発研究開発集約度(-3) (＋) 開発研究開発集約度(-4) (＋) 856 0.1279 1.9539 -0.2175 *** (-9.6103) 0.0034 (1.2481) 709 0.0976 1.9102 -0.1874 *** (-7.6533) 0.0031 (1.0827) 593 0.0740 1.9735 -0.1679 *** (-6.2086) 0.0004 (0.1328) -0.3317 (-0.7768) 0.7953 (1.2037) 1.9722 ** (2.0892) 0.0981 (1.5130) -0.1107 (-1.4680) 0.5524 (1.4950) -0.0657 (-0.1725) 0.0014 (0.0531) 0.0212 (0.6350) -0.0052 (-0.1222) 0.0220 (0.4351) 170 （化学） データ数： 自由度修正済決定係数： D.W.比： lnTFP(-1) (－) ln売上高(-1) (＋) 基礎研究開発集約度(-1) (＋) 基礎研究開発集約度(-2) (＋) 基礎研究開発集約度(-3) (＋) 基礎研究開発集約度(-4) (＋) 応用研究開発集約度(-1) (＋) 応用研究開発集約度(-2) (＋) 応用研究開発集約度(-3) (＋) 応用研究開発集約度(-4) (＋) 開発研究開発集約度(-1) (＋) 開発研究開発集約度(-2) (＋) 開発研究開発集約度(-3) (＋) 開発研究開発集約度(-4) (＋) 1200 0.0463 2.2777 -0.1231 *** (-7.0624) 0.0020 (1.1605) 0.5466 ** (2.2128) 994 0.0379 2.1759 -0.1191 *** (-6.1403) 0.0037 * (1.9322) 910 0.0412 2.2056 -0.1224 *** (-5.9490) 0.0036 * (1.7786) 845 0.0459 2.2778 -0.1357 *** (-6.3110) 0.0050 ** (2.3970) 0.5661 ** (2.0695) 0.5621 * (1.8516) 0.6097 * (1.8566) -0.0102 (-0.0900) 0.0884 (0.6537) 0.1651 (1.0975) -0.0062 (-0.0377) 0.1883 ** (2.4074) 0.1033 (1.2162) 0.2185 ** (2.3524) 0.1354 (1.4111) （一般機械） データ数： 自由度修正済決定係数： D.W.比： lnTFP(-1) (－) ln売上高(-1) (＋) 基礎研究開発集約度(-1) (＋) 基礎研究開発集約度(-2) (＋) 基礎研究開発集約度(-3) (＋) 基礎研究開発集約度(-4) (＋) 応用研究開発集約度(-1) (＋) 応用研究開発集約度(-2) (＋) 応用研究開発集約度(-3) (＋) 応用研究開発集約度(-4) (＋) 開発研究開発集約度(-1) (＋) 開発研究開発集約度(-2) (＋) 開発研究開発集約度(-3) (＋) 開発研究開発集約度(-4) (＋) 956 0.1339 1.9750 -0.2057 *** (-9.5338) 0.0063 *** (2.8603) 1.6060 (1.1415) 781 0.1197 2.0281 -0.1855 *** (-7.7770) 0.0060 ** (2.4124) 697 0.1335 2.0532 -0.2024 *** (-8.0380) 0.0058 ** (2.1556) 630 0.1243 2.0552 -0.2105 *** (-7.7058) 0.0072 ** (2.5043) 2.8897 (1.6347) 2.0790 (1.1627) 2.3882 (1.3757) 0.5229 (1.5101) -0.1616 (-0.4696) -0.0550 (-0.1506) 0.0083 (0.0233) 0.2830 *** (2.9042) -0.0151 (-0.1472) 0.2887 *** (2.7160) 0.2597 * (1.8724) 171 （電気機械） データ数： 自由度修正済決定係数： D.W.比： lnTFP(-1) (－) ln売上高(-1) (＋) 基礎研究開発集約度(-1) (＋) 基礎研究開発集約度(-2) (＋) 基礎研究開発集約度(-3) (＋) 基礎研究開発集約度(-4) (＋) 応用研究開発集約度(-1) (＋) 応用研究開発集約度(-2) (＋) 応用研究開発集約度(-3) (＋) 応用研究開発集約度(-4) (＋) 開発研究開発集約度(-1) (＋) 開発研究開発集約度(-2) (＋) 開発研究開発集約度(-3) (＋) 開発研究開発集約度(-4) (＋) 1169 0.0428 2.1461 -0.1403 *** (-6.9338) 0.0086 *** (2.6609) -2.1764 (-0.9894) 939 0.0509 2.1013 -0.1583 *** (-6.9779) 0.0087 ** (2.4515) 841 0.0343 2.0634 -0.1386 *** (-5.8364) 0.0117 *** (3.1059) 768 0.0667 1.8945 -0.1870 *** (-7.2033) 0.0107 ** (2.5550) -0.9133 (-0.3912) -1.6079 (-0.6935) -1.9741 (-0.7495) -0.0276 (-0.0776) -0.3303 (-0.8801) -0.1161 (-0.2992) 0.6963 (1.1493) 0.1975 * (1.8439) 0.2451 (1.6317) 0.2258 (1.4559) 0.3538 * (1.9606) （卸売・小売） データ数： 自由度修正済決定係数： D.W.比： lnTFP(-1) (－) ln売上高(-1) (＋) 基礎研究開発集約度(-1) (＋) 基礎研究開発集約度(-2) (＋) 基礎研究開発集約度(-3) (＋) 基礎研究開発集約度(-4) (＋) 応用研究開発集約度(-1) (＋) 応用研究開発集約度(-2) (＋) 応用研究開発集約度(-3) (＋) 応用研究開発集約度(-4) (＋) 開発研究開発集約度(-1) (＋) 開発研究開発集約度(-2) (＋) 開発研究開発集約度(-3) (＋) 開発研究開発集約度(-4) (＋) 622 0.1124 2.0255 -0.2027 *** (-8.0860) 0.0070 ** (1.9897) 0.9235 (1.1541) 478 0.1261 2.0647 -0.2029 *** (-7.2531) 0.0068 * (1.7346) 405 0.0823 1.8146 -0.1668 *** (-5.3998) 0.0063 (1.4708) 347 0.0613 1.8612 -0.1410 *** (-4.2233) -0.0026 (-0.5627) -0.3443 (-0.3729) 0.8254 (0.8249) 2.5862 ** (2.3637) -1.5042 ** (-2.0382) -0.3999 (-0.4849) -0.5192 (-0.6114) -1.0707 (-1.1829) 0.0500 (0.6695) 0.8397 *** (3.5563) 0.7586 *** (2.7625) 0.4359 (1.2097) 172 （医薬） データ数： 自由度修正済決定係数： D.W.比： lnTFP(-1) (－) ln売上高(-1) (＋) 基礎研究開発集約度(-1) (＋) 基礎研究開発集約度(-2) (＋) 基礎研究開発集約度(-3) (＋) 基礎研究開発集約度(-4) (＋) 応用研究開発集約度(-1) (＋) 応用研究開発集約度(-2) (＋) 応用研究開発集約度(-3) (＋) 応用研究開発集約度(-4) (＋) 開発研究開発集約度(-1) (＋) 開発研究開発集約度(-2) (＋) 開発研究開発集約度(-3) (＋) 開発研究開発集約度(-4) (＋) 325 0.0969 2.5895 -0.2257 *** (-6.1810) 0.0103 ** (2.5164) 0.3392 (0.9056) 274 0.0825 2.5607 -0.2199 *** (-5.4290) 0.0108 ** (2.3424) 254 0.1031 2.5425 -0.2332 *** (-5.6413) 0.0094 * (1.9358) 242 0.0897 2.5956 -0.2225 *** (-5.1520) 0.0105 ** (2.0854) 0.3970 (0.9381) 0.5910 (1.2014) 0.6806 (1.2337) -0.1151 (-0.6610) -0.1387 (-0.5801) 0.0959 (0.3223) -0.0043 (-0.0127) 0.0498 (0.3132) 0.0023 (0.0132) 0.1976 (0.9480) 0.0798 (0.3907) ここまでは、性格別の研究開発集約度のタイムラグを変更しつつ回帰分析を行ったが、 同じ式においてはいずれの性格であっても同じタイムラグ期間を設定して分析を行ってい た。しかし、基礎研究と応用研究、開発研究などの性格によって研究開発の成果が生産性 に影響を及ぼすまでのタイムラグが異なっている可能性がある。そこで基礎、応用、開発 のそれぞれについてタイムラグを 1 期から 5 期に設定し、すべての組み合わせ（5×5×5 ＝125 通り）について回帰分析を試みた（参考資料 H：生産性と性格別研究開発集約度の タイムラグ構造）。 全体的な傾向としては、基礎および開発研究は TFP に対して有意に正の影響を及ぼして いるが、応用研究についての符号は正であるものの、有意性が低い結果となっている。ま た、有意性は 4 期ラグのときに最も大きくなる（5 期よりも 4 期の方が大きい）傾向が共通 しており、性格によってタイムラグが異なる傾向は明確には観測されなかった。 173 3.2.3 TFP 成長率と性格別研究開発集約度、他の研究関連指標の関係性 第 1 章、第 2 章でとりあげてきたとおり、TFP を構成する要素は研究開発だけではない。 ここでは、科学技術研究調査から入手できるいくつかの研究関連指標について TFP との関 係性分析に追加することを試みた。 ここでは、第 3.2.2 小節の分析で用いた TFP 成長率を性格別研究開発集約度（4 期ラグ） で説明した関数に、その他の研究関連指標として社外支出研究開発集約度、公的部門から 投入された研究開発集約度、研究者一人当たり研究費、従業員に占める研究者の割合、研 究者中のドクター保有者の割合、研究者中の転入研究者の割合を加味した関数をそれぞれ 推定した。 各関数の推定結果は図表 3-7 に示したが、おおむねいずれの変数についても TFP との間 に有意な関係はみられなかった。ただし、「従業員に占める研究者の割合」は 3 期ラグと したときに 10％水準で有意となっており、タイムラグを異なった期間に設定したケースで も符号は正となっている（3 期ラグ以外では有意性が不足）。 図表 3-7 性格別研究開発集約度と他の研究関連指標による TFP 成長率推定結果 （社外支出研究費） データ数： 自由度修正済決定係数： D.W.比： lnTFP(-1) (－) ln売上高(-1) (＋) 基礎研究開発集約度(-4) (＋) 応用研究開発集約度(-4) (＋) 開発研究開発集約度(-4) (＋) 社外支出研究開発集約度(-1) (＋) 5318 0.0858 2.0487 -0.1789 *** (-19.5813) 0.0055 *** (5.6211) 0.7046 ** (2.2509) 0.1123 (0.9112) 0.1016 *** (2.8180) -0.0179 (-0.1471) 5093 0.0856 2.0364 -0.1774 *** (-19.0934) 0.0052 *** (5.3787) 0.6502 ** (2.0667) 0.1756 (1.4023) 0.1196 *** (3.3059) 5118 0.0728 2.1417 -0.1575 *** (-17.2935) 0.0056 *** (5.8347) 0.6861 ** (2.2140) 0.1159 (0.9160) 0.1040 *** (2.9451) 5318 0.0861 2.0491 -0.1790 *** (-19.5917) 0.0054 *** (5.5520) 0.6730 ** (2.1458) 0.1089 (0.8843) 0.0951 *** (2.6502) 0.0228 (0.1841) 社外支出研究開発集約度(-2) (＋) -0.1034 (-0.8164) 社外支出研究開発集約度(-3) (＋) 0.1561 (1.1396) 社外支出研究開発集約度(-4) (＋) 174 （公的部門から投入された研究開発集約度） データ数： 自由度修正済決定係数： D.W.比： lnTFP(-1) (－) ln売上高(-1) (＋) 基礎研究開発集約度(-4) (＋) 応用研究開発集約度(-4) (＋) 開発研究開発集約度(-4) (＋) 公的部門から投入された研究 開発集約度(-1) 公的部門から投入された研究 開発集約度(-2) 公的部門から投入された研究 開発集約度(-3) 公的部門から投入された研究 開発集約度(-4) (＋) 5318 0.0860 2.0489 -0.1793 *** (-19.6102) 0.0054 *** (5.6017) 0.7083 ** (2.2656) 0.1177 (0.9548) 0.1039 *** (2.9132) -1.1265 (-1.0974) 5093 0.0857 2.0358 -0.1777 *** (-19.1079) 0.0052 *** (5.3858) 0.6586 ** (2.0963) 0.1783 (1.4234) 0.1240 *** (3.4346) 5118 0.0727 2.1420 -0.1576 *** (-17.2961) 0.0055 *** (5.7954) 0.6698 ** (2.1659) 0.1136 (0.8971) 0.1006 *** (2.8643) 5318 0.0861 2.0484 -0.1791 *** (-19.5980) 0.0054 *** (5.5786) 0.7030 ** (2.2489) 0.1245 (1.0069) 0.1041 *** (2.9189) -0.7832 (-0.7381) (＋) -0.1707 (-0.1585) (＋) -0.8864 (-1.1651) (＋) （研究者一人当たり研究費） データ数： 自由度修正済決定係数： D.W.比： lnTFP(-1) (－) ln売上高(-1) (＋) 基礎研究開発集約度(-4) (＋) 応用研究開発集約度(-4) (＋) 開発研究開発集約度(-4) (＋) 研究者一人当たり研究費(-1) (＋) 研究者一人当たり研究費(-2) (＋) 研究者一人当たり研究費(-3) (＋) 研究者一人当たり研究費(-4) (＋) 5066 0.0891 2.0392 -0.1810 *** (-19.4385) 0.0053 *** (5.2475) 0.6962 ** (2.2245) 0.1166 (0.9436) 0.1057 *** (2.9473) 0.0000 (1.2102) 4875 0.0861 2.0504 -0.1778 *** (-18.8117) 0.0052 *** (5.1757) 0.6534 ** (2.0813) 0.2008 (1.6004) 0.1249 *** (3.4689) 4887 0.0709 2.1520 -0.1559 *** (-16.6326) 0.0057 *** (5.7253) 0.6876 ** (2.2033) 0.0990 (0.7724) 0.1032 *** (2.8852) 5043 0.0811 2.0696 -0.1723 *** (-18.2469) 0.0055 *** (5.5121) 0.7085 ** (2.2486) 0.1211 (0.9734) 0.1028 *** (2.8180) 0.0000 (1.0945) 0.0000 (-0.1146) 0.0000 (-0.5973) 175 （従業員に占める研究者の割合） データ数： 自由度修正済決定係数： D.W.比： lnTFP(-1) (－) ln売上高(-1) (＋) 基礎研究開発集約度(-4) (＋) 応用研究開発集約度(-4) (＋) 開発研究開発集約度(-4) (＋) 従業員に占める研究者の割合 (-1) 従業員に占める研究者の割合 (-2) 従業員に占める研究者の割合 (-3) 従業員に占める研究者の割合 (-4) (＋) 5318 0.0863 2.0473 -0.1806 *** (-19.6460) 0.0053 *** (5.4298) 0.6878 ** (2.1998) 0.0711 (0.5657) 0.0652 (1.5633) 0.0338 (1.6312) 5093 0.0857 2.0360 -0.1783 *** (-19.0487) 0.0052 *** (5.3066) 0.6457 ** (2.0549) 0.1550 (1.2093) 0.1030 ** (2.4364) 5118 0.0732 2.1401 -0.1594 *** (-17.3905) 0.0054 *** (5.6119) 0.6511 ** (2.1053) 0.0530 (0.4044) 0.0540 (1.2312) 5318 0.0861 2.0476 -0.1801 *** (-19.6121) 0.0053 *** (5.4410) 0.6953 ** (2.2241) 0.0671 (0.5238) 0.0614 (1.2937) 0.0170 (0.7777) (＋) 0.0424 * (1.7412) (＋) 0.0334 (1.2517) (＋) （研究者中のドクター保有者の割合） データ数： 自由度修正済決定係数： D.W.比： lnTFP(-1) (－) ln売上高(-1) (＋) 基礎研究開発集約度(-4) (＋) 応用研究開発集約度(-4) (＋) 開発研究開発集約度(-4) (＋) 研究者中のドクター保有者の 割合(-1) 研究者中のドクター保有者の 割合(-2) 研究者中のドクター保有者の 割合(-3) 研究者中のドクター保有者の 割合(-4) (＋) 3955 0.0933 2.0786 -0.1883 *** (-17.6382) 0.0045 *** (3.7887) 0.8337 ** (2.2263) 0.1602 (1.0804) 0.1033 ** (2.5115) 0.0185 (0.9841) 2805 0.0995 2.0539 -0.1966 *** (-15.7653) 0.0052 *** (3.7040) 1.2807 *** (2.8921) 0.1011 (0.5559) 0.0962 ** (1.9646) 1902 0.0762 2.0751 -0.1538 *** (-10.3888) 0.0051 *** (2.9224) 1.7802 *** (2.7587) -0.1801 (-0.7715) 0.0320 (0.5522) 975 0.1203 0.0000 -0.2218 *** (-10.8011) 0.0029 (1.1253) 2.0314 ** (2.1161) -0.2626 (-0.8378) -0.0684 (-0.9002) 0.0181 (0.7947) (＋) 0.0294 (1.0197) (＋) 0.0399 (0.9852) (＋) 176 （研究者中の転入研究者の割合） データ数： 自由度修正済決定係数： D.W.比： lnTFP(-1) (－) ln売上高(-1) (＋) 基礎研究開発集約度(-4) (＋) 応用研究開発集約度(-4) (＋) 開発研究開発集約度(-4) (＋) 研究者中の転入研究者の割合 (-1) 研究者中の転入研究者の割合 (-2) 研究者中の転入研究者の割合 (-3) 研究者中の転入研究者の割合 (-4) (＋) 3955 0.0933 2.0786 -0.1883 *** (-17.6382) 0.0045 *** (3.7887) 0.8337 ** (2.2263) 0.1602 (1.0804) 0.1033 ** (2.5115) 0.0185 (0.9841) 2805 0.0995 2.0539 -0.1966 *** (-15.7653) 0.0052 *** (3.7040) 1.2807 *** (2.8921) 0.1011 (0.5559) 0.0962 ** (1.9646) 1902 0.0762 2.0751 -0.1538 *** (-10.3888) 0.0051 *** (2.9224) 1.7802 *** (2.7587) -0.1801 (-0.7715) 0.0320 (0.5522) 975 0.1203 0.0000 -0.2218 *** (-10.8011) 0.0029 (1.1253) 2.0314 ** (2.1161) -0.2626 (-0.8378) -0.0684 (-0.9002) 0.0181 (0.7947) (＋) 0.0294 (1.0197) (＋) 0.0399 (0.9852) (＋) 177 3.2.4 今後の課題 今回の試行では、総務省「科学技術研究調査」と経済産業省「企業活動基本調査」の企 業レベルの個票データを接続することにより、企業の TFP と研究開発集約度の間には有意 に正の関係があり、製造業ではよりその傾向が強まるが、非製造業では両者の関係は希薄 になること、TFP と研究開発集約度との関係にはタイムラグがあること等が明らかになっ た。 一方で、基礎や応用、開発等の性格による違い、企業における研究者の割合や流動性と いった変数による生産性への影響を観測することはできなかった。 しかし、第 2 章でとりあげた国レベルのマクロデータによる分析の場合と同様、今回の 分析はあくまでも現在利用可能なデータを使って試行した暫定的なものである。今後、知 識の生産や利用等の関連データの充実を図るとともに、それらデータを活用して研究を深 化させていくことが必要であり、そうすることで今回の分析では捉えきれなかった実態を 明らかにしていくことも可能になると考えられる。 知識と産業の結びつきの強さによって、公的な知識ストック等からのスピルオーバー 効果も変わってくる可能性がある。サイエンスリンケージ（特許中の学術論文の引用 件数）等の共通の尺度によって産業、時点間の実態を把握し、分析に利用していくこ とが望ましい。 第 2.1.3 小節でとりあげたように TFP に含まれる要因は様々である。研究開発以外に ついても TFP に影響を与えうる要因については、指標化して説明変数に加え、その影 響をコントロールして分析することが望ましい。 企業レベルの TFP の推計には、参考資料 G に示したように、産業別有形固定資産の時 価・簿価比率、各生産要素（資本・労働・中間投入）のコスト等のデータを用いる。 たとえば時価・簿価比率を算出するために必要な長期間の産業別有形固定資産額等、 必要な関連データは様々である。企業の生産性分析を行うたびにデータを一から整備 するのは非効率的であり、必要なデータセットを継続的にメンテナンスする、企業活 動基本調査等の統計調査の個票データから TFP を推計するプロセスを NISTEP 内部で 標準化するといったことが望ましい。 今後、科学技術イノベーション政策、研究開発及び知識ストックを取り巻く要因と相 互関係についての検討を進めるとともに、その構造を明らかにするために必要なデー タを充実させていくことにより、実態の把握や分析に役立てていくことが求められる。 178 参考資料 参考資料 A：R&D のストック化に関する先行調査研究（公的機関） 経済企画庁（1982）「企業行動に関するアンケート調査」、1982 年 1 月 日本開発銀行（1987）、（現日本政策投資銀行）設備投資研究所「民間企業の研究開発に関する アンケート調査」、1987 年 経済団体連合会（1998）、「産業技術力強化のための実態調査報告書」、1998 年 【経団連会員企業アンケート（有効回答数 123 社）】 開発リードタイム 10 年前 ５年前 食料品 パルプ・紙 石油精製・製品 鉄鋼 非鉄 繊維 化成品 洗剤・化粧品・油脂 医薬品 ゴム製品 窯業・土石製品 金属製品 重電機器 家電機器 半導体・デバイス 情報・通信機器 自動車 船舶 産業機械 精密機器 電力・ガス・原子力 情報・通信サービス 建築 エンジニアリング 2.2 5 2.6 4.3 3.5 4.2 5 7 9.9 2 4.5 5.8 6.6 1.6 4.2 3.8 4.7 2.2 3.1 3.1 6.6 3.8 3.3 4 2 5 2 3 2.3 3.5 3.9 4.7 10.8 1.3 3.2 5.8 6 1.5 3.2 2.5 3.4 2.2 2.4 2.4 7.4 3.1 2.5 3.5 全事業分野平均 4.3 3.6 製品ライフサイクル 10 年前 ５年前 1.7 3 1.8 2.6 1.6 2.4 3 2.8 13.2 0.6 2.4 3.1 5.4 1.1 1.9 1.6 2.3 1.8 1.5 1.8 9.2 1.8 2 3.3 6.4 15 8.5 13.1 7.5 5.8 14.1 7.7 15.8 5.5 13 20 24.4 1.6 5.4 4.8 7.3 14.2 14.7 6.3 18.4 8.8 7.7 21.3 4.4 12.5 6.7 11.1 5.7 4.8 8.5 6.7 12 4 10.6 10 23.6 1.3 3.8 3.4 5.3 14.2 10.9 5.2 19.2 4.9 6.5 19.3 2.8 10 5.9 9.4 3.8 4.1 5.7 5.7 9 2.5 9.6 10 23.1 0.9 2.9 2 4.6 14.2 9.1 4.1 26.8 3.6 5.7 18.8 3 11.1 8.9 8.1 現 179 在 現 在 科学技術庁（1985）、「民間企業の研究活動に関する調査（昭和 60 年度）」 繊維工業 化学工業 医薬品工業 石油・石炭製品工業 窯業 鉄鋼業 自主技術 研究期間 特許収入 期間 3 5 8 5 4 3 8.7 12.6 10.0 13.0 14.0 12.2 自主技術 研究期間 特許収入 期間 4 3 3 3 3 2 13.3 9.8 13.8 7.4 9.5 4.1 非鉄金属工業 金属製品工業 機械工業 電気機械工業 輸送用機器工業 精密機械工業 科学技術政策研究所(1999)、「研究開発関連政策が及ぼす経済効果の定量的評価手法に関する調 査(中間報告)」、1999 年 6 月 【企業、大学・研究機関アンケート（有効回答数 630 社、456 大学、476 機関）】 民間企業計 建設業 製造業 運輸・通信・公益 私立大学 懐妊期間 （年） 陳腐化率 （％） 5 4 5 4 9 10.56 19.57 10.05 26.06 8.61 懐妊期間 （年） 陳腐化率 （％） 12 7 9 8 9 6 6.95 9.02 4.73 8.67 7.45 7.72 国立大学 公立大学 大学共同利用機関 特殊法人 国立試験研究機関 公立試験研究機関 科学技術政策研究所(2010)、「平成 21 年度民間企業の研究活動に関する調査報告」、『NISTEP REPORT』No.143、2010 年 8 月 科学技術政策研究所(2012)、 「分野別知識ストックに係るデータの収集・分析」、 『NISTEP NOTE （政策のための科学）』No.1、2012 年 7 月 【NISTEP（2010）で実施した企業アンケート（有効回答数 1414 社）から特許出願 数データを用いて分野別に推計】 公的部門 懐妊期間（年） 陳腐化率（％） ライフサイエンス 情報通信 環境 物質材料 ナノテクノロジー エネルギー 宇宙開発 海洋開発 その他 全体 7.0 7.5 8.0 7.0 8.6 6.3 12.0 10.5 4.5 7.0 12.5 16.7 20.0 11.1 20.0 11.1 6.7 6.7 20.0 14.3 180 民間部門 懐妊期間（年） 陳腐化率（％） 4.06 4.03 3.84 3.84 3.96 3.90 3.81 3.90 3.90 3.91 32.7 26.9 30.1 32.5 31.2 26.9 26.3 28.0 28.6 28.8 蜂谷義明（2005）、「研究開発の循環性、収益性の検討－設備投資との比較を中心に－」、日本 政策投資銀行『調査』No.81、2005 年 3 月 冨田秀昭（2005）、 「R&D のスピルオーバー効果分析 －日本のハイテク産業における実証－」、 日本政策投資銀行設備投資研究所『経済経営研究』、Vol. 26(2)、2005 年 6 月 中野諭（2008）、「企業レベルの R&D ストックと全要素生産性の計測」、内閣府経済社会総合 研究所 『平成 19 年度 イノベーション政策及び政策分析手法に関する国際共同研究』No.2、 第 3 章、平成 20 年 3 月 川崎泰史（2006）、 「R&D の資本化について」、内閣府経済社会総合研究所『New ESRI Discussion Paper』No.1、2006 年 12 月 内閣府経済社会総合研究所（2011）、「R&D サテライト勘定の調査研究 報告書」、『季刊国 民経済計算』No.144、2011 年 2 月 内閣府経済社会総合研究所（2012）、「我が国の国民経済計算における R&D 資本化の導入に向 けて」、『季刊国民経済計算』No.149、2012 年 9 月 Guellec, D. and B. van Pottelsberghe (2001), “R&D and Productivity Growth: Panel Data Analysis of 16 OECD Countries”, OECD Economic Studies, 2001/2. Ulku, H. (2004), “R&D, Innovation, and Economic Growth: An Empirical Analysis”, IMF Working Paper, WP/04/185 Abdih, Y. and F. Joutz (2005), “Relating the Knowledge Production Function to Total Factor Productivity: An Endogenous Growth Puzzle”, IMF Working Paper, WP/05/74 Khan, M. and K. B. Luintel (2006), “Sources of Knowledge and Productivity: How Robust is the Relationship?” OECD Science, Technology and Industry Working Papers, 2006/06, Brian K. Sliker(2007), “2007 R&D Satellite Account Methodologies: R&D Capital Stocks and Net Rates of Return”, Bureau of Economic Analysis/National Science Foundation, R&D Satellite Account Background Paper, December 2007 Charles lan Mead(2007), “R&D Depreciation Rates in the 2007 R&D Satellite Account”, Bureau of Economic Analysis/National Science Foundation, R&D Satellite Account Background Paper, December 2007 Coe , D., E. Helpman, and A. Hoffmaister (2008), “International R&D Spillovers and Institutions”, IMF Working Paper, WP/08/104 OECD (2002), “Frascati Manual: Proposed Standard Practice for Surveys on Research and Experimental Development”, 6th edition, OECD OECD (2010), “Handbook on Deriving Capital Measures of Intellectual Property Products”, OECD 181 参考資料 B：知識ストックと生産性の関係性等の分析に関する先行調査研究（公的 機関） B.1 サーベイした先行研究事例の一覧 1. Giorno, C., P. Richardson and W. Suyker (1995), “Technical progress, factor productivity and macroeconomic performance in the medium term”, OECD Economic Studies No.25, 1995/II 2. Sakurai, N., E. Ioannidis and G. Papaconstantinou (1996), “The Impact of R&D and Technology Diffusion on Productivity Growth: Evidence for 10 OECD Countries in the 1970s and 1980s”, OECD Science, Technology and Industry Working Papers, 1996/02 3. Guellec, D. and B. van Pottelsberghe (1997), “Does government support stimulate private R&D?”, OECD Economic Studies No. 29, 1997/II, p95-p122. 4. Guellec, D. and E. Ioannidis (1997), “Causes of fluctuations in R&D expenditures – a quantitative analysis”, OECD Economic Studies No. 29, 1997/II, p123-p138. 5. Guellec, D. and B. van Pottelsberghe (2000), “The Impact of Public R&D Expenditure on Business R&D”, OECD Science, Technology and Industry Working Papers, 2000/04 6. Bassanini, A. and S. Scarpetta (2001), “The Driving Forces of Economic Growth: Panel Data Evidence for the OECD Countries”, OECD Economic Studies, 2001/2. 7. Verspagen, B. (2001), “Economic Growth and Technological Change: An Evolutionary Interpretation”, OECD Science, Technology and Industry Working Papers, 2001/01, 8. Guellec, D. and B. van Pottelsberghe (2001), “R&D and Productivity Growth: Panel Data Analysis of 16 OECD Countries”, OECD Economic Studies, 2001/2. 9. Pilat, D. and F. C. Lee (2001), “Productivity Growth in ICT-producing and ICT-using Industries: A Source of Growth Differentials in the OECD?”, OECD Science, Technology and Industry Working Papers, 2001/04, 10. Colecchia, A. and P. Schreyer (2003), “The contribution of information and communication technologies to economic growth in nine OECD countries”, OECD Economic Studies, 2002/1. 11. Pilat, D., F. Lee and B. van Ark (2003), “Production and Use of ICT: A Sectoral Perspective on Productivity Growth in the OECD Area”, OECD Economic Studies, 2002/2. 12. Bourlès, R. and G. Cette (2005), “A comparison of structural productivity levels in the major industrialised countries”, OECD Economic Studies, 2005/2. 13. Luintel, K. B. and M. Khan (2005), “An Empirical Contribution to Knowledge Production and Economic Growth”, OECD Science, Technology and Industry Working Papers, 2005/10 14. Khan, M. and K. B. Luintel (2006), “Sources of Knowledge and Productivity: How Robust is the Relationship?”, OECD Science, Technology and Industry Working Papers, 2006/06, 15. Wölfl, A. and D. Hajkova (2007), “Measuring Multifactor Productivity Growth”, OECD Science, Technology and Industry Working Papers, 2007/05 182 16. Ulku, H. (2004), “R&D, Innovation, and Economic Growth: An Empirical Analysis”, IMF Working Paper, WP/04/185 17. Abdih, Y. and F. Joutz (2005), “Relating the Knowledge Production Function to Total Factor Productivity: An Endogenous Growth Puzzle”, IMF Working Paper, WP/05/74 18. Coe , D., E. Helpman, and A. Hoffmaister (2008), “International R&D Spillovers and Institutions”, IMF Working Paper, WP/08/104 19. Cova, P., M. Pisani, N. Batini, and A. Rebucci (2009), “Global Imbalances: The Role of Non-Tradable Total Factor Productivity in Advanced Economies”, IMF Working Paper, WP/09/63 20. Afonso, A. and J. Gonzalez (2008), “Economic Growth and Budgetary Components: A Panel Assessment for the EU”, ECB Working Paper No. 848 183 B.2 先行研究で採られていた分析方法、利用データ等の概要 分析手法 1 Δ民間部門の付加価値=(Δ労働効率性, Δ雇用 対象国・ データ 備考（分析の組合 地域 期間 せ） G7 諸国 備考（データ） 推定結果等は記載 数, Δ平均労働時間, Δ民間資本蓄積) の関数 なし、シミュレーショ を組み込んだ OECD 保有のマクロモデル、 ン結果のみ INTERLINK モデルでシミュレーション 2 3 業種別に推定 TFP 上昇率＝f（研究開発集約度）の関数を国際 OECD 1970 年 パネルデータにより推定 主要 代～90 10 か国 年 Δ民間資金 R&D=f(Δ付加価値, Δ政府資金 OECD 1981～ 関数形等を変えつ ・国別の補助率 R&D, Δ優遇措置) の関数を国際パネルデータ 17 カ国 96 年 つ、全対象をプール やランク変数に して推定 ついてはソース により推定 関数はエラーコレクション型関数で推定 や作成方法が明 分析手法は SURE を利用 記されていな い。 ・資金拠出主体 別は MSTI であ る程度把握可能 4 Δ民間資金 R&D=f(ΔGDP, Δ政府資金による民 OECD 1972～ 間の R&D、構造変化要因、実質長期金利) の関 12 カ国 95 年 G6、G12 別に推定 ・構造変化要因 はハイテク部門 数を、国際パネルデータにより推定 の R&D シェアを 関数はエラーコレクション型関数で推定 GDP シェアで加 重平均したもの 5 Δ民間資金 R&D=f(Δ付加価値, Δ政府資金 OECD 1984～ タイムラグや変数を ・国別の補助率 R&D, Δ優遇措置, Δ政府 R&D, Δ大学等 R&D) 17 カ国 96 年 変えつつ、全対象を やランク変数に プールして推定 ついてはソース の関数を国際パネルデータにより推定 分析手法は 3SLS を利用 や作成方法が明 記されていな い。 6 ΔGDP=f(Δ物的資本蓄積, Δ人的資本蓄積、Δ OECD 1971～ 変数を変えつつ、全 ・人的資本＝学 人口、Δ物価, Δ政府の大きさ, ΔR&D、Δ金融 21 カ国 98 年 対象をプールして推 校教育平均年数 定 ×生産年齢人口 市場の発達度、Δ貿易等) の関数を国際パネル データにより推定 184 分析手法 7 8 対象国・ データ 備考（分析の組合 地域 期間 せ） 備考（データ） ΔGDP＝ｆ（Δ特許、Δ投資、Δキャッチアップポ OECD 1966～ 関数形等を変えつ ・キャッチアップ テンシャル、Δ輸出、ΔR&D）の関数を国際パネ 諸国等 95 年 つ、全対象をプール ポテンシャル＝ ルデータに基づいて推定 29 カ国 して推定 一人当たり GDP MFP＝ｆ（企業 R&D ストック、海外 R&D ストック、 OECD 1980～ 全対象をプールして ・海外 R&D は他 公的 R&D ストック、Δ雇用、国別短期効果）等の 16 カ国 98 年 推定 国の R&D ストッ MFP 関数を国際パネルデータに基づいて推定 クを二国間の技 分析手法は OLS のほか 3SLS や SURE を利用 術近接性をウェ イトとして合算 ・R&D の懐妊期 間は 0 年、陳腐 化率は 15％ 9 生産性を国・年代ごとに全体および産業（製造 11 カ国 1970～ 国、年代、業種別に 99 年 要因分解 OECD 1980～ 経済成長への ICT 主要 2000 年 寄与度を国別、年代 業、うち電子機器、サービス業、ICT 生産業）別に 計測し、寄与度分解 10 経済成長への ICT 寄与度を国別、年代別に推計 9 カ国 別に推計（関数の推 定結果は記載なし） 11 経済成長への ICT など産業別寄与度を国別、年 OECD 1990～ 経済成長への ICT 代別に推計し、比較 19 カ国 2000 年 など産業別寄与度 を国別、年代別に推 計 12 Δ時間当たり労働生産性=f(Δ雇用量, Δ労働年 OECD 1992～ 変数、対象国のグル 齢人口、Δ雇用率、Δ自営業率、Δ全体に占め 25 カ国 2002 年 ープを変えつつ推定 当期の国内への知識の流入（フロー）=f(1 期前の OECD 1981～ 関数形、推計方法を 国内への知識の流入（フロー）, 研究者への利 19 カ国 2000 年 変えつつ、全対象を る公的雇用比率、Δ年間平均労働時間、Δパー トタイム労働率、Δ投資比率（対 GDP）、ΔICT 生 産比率(対 GDP)、ΔICT 投資比率(対 GDP)、Δ R&D 投資比率(対 GDP)、Δインターネットユーザ ー数、ΔGDP、Δ消費者物価指数)の関数を国際 パネルデータにより推定 13 プールして推定 益、国内の知識量（ストック）、その他の国の知識 量（ストック）)の関数を国際パネルデータにより推 定 185 分析手法 14 対象国・ データ 備考（分析の組合 地域 期間 せ） MFP＝ｆ（MFP（1 期ラグ）、民間知識ストック、公的 OECD 1980～ 分析手法、推計方 ・人的資本＝学 知識ストック、海外知識ストック、人的資本、公的 16 カ国 2002 年 法を変えつつ、全対 校教育平均年数 象をプールして推定 ×生産年齢人口 インフラ、対外・対内直接投資、ハイテク輸出・輸 15 16 備考（データ） 入、景気循環）の関数を国際パネルデータにより ・R&D ストックの 推定 陳腐化率は OLS や IV 法による通常のパネル分析では企業 15％ R&D 以外安定した結果が得られず、Dynamic ・海外 R&D は#8 Heterogeneous パネルモデルで推定。 等と同様の方法 成長会計による MFP の推計および労働、資本の OECD 1990～ 寄与度分解 14 カ国 2003 年 TFP、就業者当たり特許取得件数、GDP＝ｆ（特許 OECD 1981～ 被説明変数、説明 ・特許ストックの ストック、中等学校就学率、カントリーリスク、市 諸国等 1997 年 変数、対象国・地域 陳腐化率は 場のオープン性、製造業輸入率等）の関数を国 30 カ国 のグループを変えつ 20％ つ推定 ・リスク指標は世 際パネルデータに基づいて推定 国、年別に要因分解 分析手法は固定効果モデルおよび GMM 法 界銀行が出所と のこと。オープン 性については詳 細不明 17 特許出願数＝ｆ（特許ストック、科学者・エンジニア 米国 数）および TFP＝g（特許ストック）の関数が長期 的に成立することを共和分分析によって検証 1948～ アメリカのマクロの 特許ストックはＳ 97 年 み ＝出願＋（１－ 陳腐化率）× S(-1)。ストックの 陳腐化率は 15％を基本に 0、5、10％でも推 定（いずれでも 結果は頑健） 186 分析手法 18 TFP＝ｆ（国内 R&D ストック、輸入比率×海外 R&D 備考（データ） 対象国・ データ 備考（分析の組合 地域 期間 せ） 24 カ国 1971～ 変数を変えつつ、全 ・特許保護は先 2004 年 対象をプールして推 行研究で作成さ 定 れた指標、法的 分析手法としては通 起源はイギリ 常の OLS のほか、 ス、ドイツ、フラ Dynamic OLS を利 ンス、スカンジナ 用 ビア ストック、人的資本、特許保護、法的起源等）の 関数を国際パネルデータに基づいて推定 ・海外 R&D は二 国間輸入をウェ イトとして他国の R&D を合算 ・R&D ストックの 陳腐化率は 5％ 19 DSGE モデルを用いて TFP が経済に与えた影響 5 地域 1994 年 をシミュレーション分析 （米国、 第4四 ユーロ 半期を 圏、日 定常状 本、アジ 態とし、 ア新興 500 四 国、そ 半期 の他）× 2 部門 （貿易 財、非 貿易財） 20 GDP 成長率や生産性上昇率を公的債務や民間 EU-15 1971～ 被説明変数、説明 投資、人口成長率等を操作変数とし、政府の各 諸国 2006 年 変数、年代を変えつ つ推定 種支出、収入で説明する関数を推定 分析手法は、Arellano-Bond 動学パネル推定 187 B.3 収集した各先行研究の概要 Technical progress, factor productivity and macroeconomic performance in the medium term 著者 Claude Giorno, Pete Richardson and Wim Suyker 発表媒体・時期 OECD, OECD Economic Studies 1995(11) 分析方法 Δ民間部門の付加価値=(Δ労働効率性, Δ雇用数, Δ平均労働時間, Δ民間 資本蓄積) の関数を組み込んだ OECD 保有のマクロモデル、INTERLINK モ デルでシミュレーション 分析対象国・地域 G7（米国、日本、ドイツ、フランス、イタリア、英国、カナダ） 分析対象期間 記載なし（1995 年以前） (1)タイトル （概要） INTERLINK モデル（OECD が開発したマクロ経済モデル）を用いて、新技術が導入されるこ とによりマクロ経済にどのような影響がでるかをシミュレーション。 全要素生産性の上昇は生産性と実質所得の増加をもたらすが、どの程度調整されるかは、技 術の変化がどの程度経済の長期的均衡に影響を与えるかに依存する。 仮に労働効率性の成長の方が全要素生産性よりも永続的に大きいとすると、実質賃金がゆっ くり調整される場合においては、失業率は下がっていく。 潜在的な生産性向上により、国内の需要をインフレ圧力なく引き上げる効果をもたらす。ま た海外の需要が高まるか、他の OECD 諸国で同時に生産性が高まれば、競争によって潜在 的な生産性と実際の需要のギャップを埋める効果がある。 金融市場における条件と、金融市場の反応が、経済の調整過程を強化する上で特に重要な要 素になる。たとえば、名目利子率が硬直的である場合、調整過程がうまく働かず、均衡への 到達は遅くなる。 労働市場の不完全性によって、NAIWU（インフレを加速させない賃金水準）が上昇し続け る極端なケースでは、技術進歩の便益は部分的に失われてしまう。 市場硬直性を小さくしていくことが、技術進歩が進む中では重要となる。 The Impact of R&D and Technology Diffusion on Productivity Growth: Evidence for 10 OECD Countries in the 1970s and 1980s 著者 Norihisa Sakurai, Evangelos Ioannidis, George Papaconstantinou 発表媒体・時期 OECD, OECD Science, Technology and Industry Working Papers 1996/02 分析方法 TFP 上昇率＝f（研究開発集約度）の関数を国際パネルデータにより推定 分析対象国・地域 OECD の主要 10 か国（G7 各国、オーストラリア、デンマーク、オランダ） 分析対象期間 1970 年代～90 年 (2)タイトル （概要） 技術の変化は長期的な経済成長の背後にある主要な原動力であり、両者の関係が経済学者や政策 立案者の間で注目されている。研究開発活動は技術の進歩、イノベーションの成果による生産性 への貢献につながり、生活水準の向上や雇用の創出など経済全体にも影響を及ぼしうるものであ る。本稿はこうした認識の下で、R&D と生産性や国際的なスピルオーバーの関係は 1970 年代と 80 年代で変わってきたのかについて分析したものである。 188 まず成長会計の考え方に基づいて、対象 10 カ国のマクロおよび産業別の TFP を推計している。 結果を概観すると 1970 年代から 80 年代にかけての各国の経済成長のうち 42％が TFP、37％が 資本、21％が労働投入によって説明できるものとした。 次に一般的なコブ・ダグラス型生産関数に基づき、R&D 変数と TFP の関係性について回帰分 析を実施している。なお、R&D ストックの計測が困難なことからフローである R&D の集約度を 説明変数として用いており、国内の R&D、海外からの技術導入等、複数のパターンで分析を行 っている。分析結果によると、研究開発の限界収益率は製造業では全データをプールして分析す ると約 15％で年代による有意な違いもみられなかったが、国・年代別に分析を行うと 1970 年代 には日本が約 40％と最大であったが、80 年代にはイタリアが約 50％と最も高くなったとしてい る。一方、サービス業では平均して 1970 年代に 130％、80 年代に 190％と製造業よりも顕著に 高い結果を示したとしている。 (3)タイトル 著者 発表媒体・時期 分析方法 Does government support stimulate private R&D? Dominique Guellec, Bruno van Pottelsberghe de la Potterie OECD, OECD Economic Studies No. 29, 1997/II P95～122 Δ民間資金 R&D=f(Δ付加価値, Δ政府資金 R&D, Δ優遇措置) の関数を国 際パネルデータにより推定 分析対象国・地域 OECD17 カ国 分析対象期間 1981～96 年 （概要） 財政刺激や直接的補助金が、企業の事業資金による研究開発に影響を与えたかどうかを調査し たもの。分析では、以下のようなエラーコレクションモデルの数式を国際パネルデータに基づい て SURE 法で推定しているほか、補助率を組み込んだ関数についても分析を行っている。 ln RPit ln RPit 1 ln VAit 1 ln VAit 1 ln RGit 1 ln RG it 1 ln Bit 1 ln Bit 1 2 ln RPit 2 2 ln VAit 2 2 ln RG it 2 2 ln Bit 2 i t it RP：民間資金により民間で実施された R&D、VA：ビジネス部門付加価値、RG：政府資金により民間で実 施された R&D B：研究開発税制指数、i：国、t：時点 少なくとも短期間では、財政的インセンティブ、直接的補助金の両方が民間の研究開発投資 を喚起した。 長期的にみると、 財政的インセンティブよりも直接的補助金の方がより効果的な投資喚起手 段であった。これは、インセンティブが主に現在進展しているプロジェクトを促進させる一 方、直接的補助金は新しいプロジェクト立ち上げに寄与するためと考えられる。 民間研究開発への政府のサポートは、長期的計画に組み込まれるのであれば、どのような形 態であれ、短期的なものよりも効果的になる。これは投資家が直面する不確実性を緩和する ためと考えられる。 補助金交付水準が過度に高い、もしくは過度に低い国は、中間的な補助金交付水準の国と比 189 べて、民間の研究開発によい影響をもたらさない。短期的には、補助金の交付率が 15%位 で政府の投資による研究開発からの利益が最大になり、30%を超えるとほぼ補助金の効果が なくなる。 より安定的な財政政策、補助金政策をとる国は、不安定な国と比べ、財政刺激や補助金が民 間の研究開発へ及ぼす効果が高い 直接的補助金と財政的インセンティブは代替的効果をもたらすため、一方を拡充すると他方 の効果が弱まってしまう。このため、これらの政策を同時に発動する場合、実施機関の協調 が必要になる。 国防関連の研究開発への補助金は、資源価格引き上げなどの影響を通じて、民間の研究開発 を減少させる。 (4)タイトル 著者 発表媒体・時期 分析方法 Causes of fluctuations in R&D expenditures – a quantitative analysis Dominique Guellec and Evangelos Ioannidis OECD, OECD Economic Studies No. 29, 1997/II P123～138 Δ民間の R&D=f(ΔGDP, Δ政府資金による民間の R&D、構造変化要因、実 質長期金利) の関数を、国際パネルデータにより推定 分析対象国・地域 OECD 加盟の G12 諸国（米国、カナダ、日本、フランス、ドイツ、英国、イ タリア、オランダ、デンマーク、フィンランド、ノルウェー、スウェーデン） 分析対象期間 1972～95 年 （概要） 1990 年代初めから半ばにかけての景気の下落と、政府の研究開発資金の減少との間にどのよう な関係があるのかを、国別データのグラフ化及びパネルデータ分析を用いて分析。 1990 年代における民間の研究開発への支出が横ばいになった理由は、この期間の不景気、 政府投資の減少、 高い利子率、 ハイテク産業からサービス産業への移行によって説明できる。 ただしその原因の中で主たる要素は国ごとに異なる。例えば日本やドイツでは、バブル崩壊 によるマクロ経済ショックによって民間の研究開発水準が伸び悩んだのに対し、 米国、 英国、 フランスでは、政府投資の減少とサービス業への移行が、研究開発投資水準が横ばいになっ た原因である。 政府の資金拠出は、長期的に民間の研究開発水準に影響を与える。このため、政府資金によ る民間の研究開発は、長期計画にのっとったものである必要がある。 不景気時には、企業は期待収益が小さいプロジェクトから停止していくため、応用研究より も基礎研究から停止されていく可能性が高い。このため、より基礎研究的要素を持ったもの に対する政府投資が有効であるといえる。 過去 10 年間にわたって政府拠出が減少していることから、将来的には主として長期計画の 基礎的研究開発に影響を及ぼすことになるかもしれない。 190 (5)タイトル 著者 発表媒体・時期 分析方法 The Impact of Public R&D Expenditure on Business R&D Dominique Guellec, Bruno van Pottelsberghe de la Potterie OECD, OECD Science, Technology and Industry Working Papers 2000/04 Δ民間資金 R&D=f(Δ付加価値, Δ政府資金 R&D, Δ優遇措置, Δ政府 R&D, Δ大学等 R&D) の関数を国際パネルデータにより推定 分析対象国・地域 OECD17 カ国 分析対象期間 1984～96 年 （概要） 助成や調達、税制上の優遇措置等により直接、あるいは公的研究機関や大学での研究活動などに より間接的に民間の研究開発活動を支援・促進することは主要な政策ツールである。本分析は、 こうした政策による民間 R&D への効果を計測したもので、結果の概要は以下のとおり。 政府による研究開発への直接的な資金援助は民間資金による研究開発に正の効果を与えて おり、１ドルの政府資金は 1.7 ドルの研究開発につながる。 税制上の優遇措置は民間資金による研究開発に正の効果をもたらす。 企業は政府支援が継続して行われることが不確実であると追加的な研究開発を実施しない。 ２つの政策ツールが継続して実施されるとより効果的である。 直接的資金援助と税制優遇措置は代替的であり、一方を拡充すると他方の効果が減少する。 政府の研究開発プログラムは企業よりも長期的な視野に立ったものであることを反映し、直 接的資金援助は税制優遇措置よりも効果が長く継続する。 政府の資金援助は多すぎても少なすぎても効果が小さくなる。この分析では１７カ国の平均 で民間の研究開発の約 13％がその閾値であった。 公的機関や大学における国防分野の研究開発は、研究者や他の資源の需要や価格を引き上げ ること等から、民間の研究開発をクラウドアウトする。文民分野での公的研究開発は中立的 である。 大学での基礎的研究等の成果のスピルオーバーがあらわれるには長い時間がかかる とみられ、本分析のデータでは確認できなかった。 (6)タイトル 著者 発表媒体・時期 分析方法 The Driving Forces of Economic Growth Andrea Bassanini, Stefano Scarpetta OECD, OECD Economic Studies No. 33, 2001/II P10～53 ΔGDP=f(Δ物的資本蓄積, Δ人的資本蓄積、Δ人口、Δ物価, Δ政府の大き さ, ΔR&D、Δ金融市場の発達度、Δ貿易等) の関数を国際パネルデータに より推定 ΔR&D は、国全体の R&D と民間の R&D から構成されており、引き算によ って政府による R&D を計算 分析対象国・地域 OECD21 カ国 分析対象期間 1971～98 年 （概要） 財政刺激や直接的補助金が、企業の事業資金による研究開発に影響を与えたかどうかを調査。 国ごとの結果を見ると、投資収益率、人的資本、研究開発、貿易、金融構造、マクロ経済政 策の違いが、GDP の差に大きな影響をもたらしているといえる。 GDP に対する物的資本の弾力性は、国民経済計算の結果と整合的であるといえるが、一方 191 で人的資本の弾力性は整合的ではない。これは、教育への投資には正の外部性が働くからで あると考えられる。 特に教育水準が相対的に低い場合は、 少なくとも過去数十年間において、 教育への投資から得られる社会的便益は私的便益を上回っていたと考えられる。 民間部門の物的資本蓄積は、インフレ率と負の関係があったといえる。つまり、高いインフ レに見舞われた国は物的資本の築盛が進まず、GDP にマイナスの影響を与えていたといえ る。またインフレ率が変動しやすい場合には、より低リスク低リターンのプロジェクトへの 投資が増えることを通じて、GDP に影響を及ぼしていたと考えられる。 税率がある一定の水準にある場合、直接税を上げると GDP にマイナスの効果をもたらすが、 一方で政府消費、政府投資は GDP に少なくともマイナスの影響をもたらさない。つまり、 政府投資は民間部門の枠組みの改善を通じて、GDP 成長に影響を及ぼしている可能性があ る。 民間部門の研究開発は高い社会的便益をもたらすように見えるが、民間主導でない研究開発 と GDP との間の明確な関連は見いだせなかった。しかしながら、回帰分析では特定できな い国際的なスピルオーバーがある可能性があり、長期的には技術の外部への波及効果をもた らす基礎的知識の創出に影響を与えている可能性はある。 (7)タイトル 著者 発表媒体・時期 分析方法 Economic Growth and Technological Change Bart Verspagen OECD, OECD Science, Technology and Industry Working Papers 2001/01 ΔGDP＝ｆ（Δ特許、Δ投資、Δキャッチアップポテンシャル、Δ輸出、Δ R&D）の関数を国際パネルデータに基づいて推定 分析対象国・地域 29 カ国（OECD 諸国および香港、マレーシア、フィリピン、シンガポール、 韓国、台湾、タイ、トルコ） 分析対象期間 1966～95 年 （概要） 本稿は進化経済理論（evolutionary economic theory）の観点から技術変化の役割に重きを置い て、近年の経済成長を説明しようとしたものである。 まず、一人当たり GDP と輸出に占める特許の割合との関係を年代を変えつつ推定し、次に一人 当たり GDP と R&D 集約度の関係性についても同様に推定した。 さらに GDP 成長率をイノベーション（特許、R&D）、キャッチアップポテンシャル（一人当 たり GDP）およびその他の要因（投資、輸出）によって説明する Fagerberg 成長モデルに基づ いた分析を行った。これら分析の結果から以下のように結論をまとめている。 米国は他の OECD 諸国の平均から離散的である。 外国技術の同化が活発になってきており、もはや研究開発よりも世界の技術的フロンティア にキャッチアップしていくために重要となってきている。 国家間の特許など技術的競争力の違いが成長力を説明する重要な要素となってきており、海 外の技術を同化する活発な努力が必要となってきた。 こうした傾向は世界経済が収束ではなく離散的になっていく確率を高める。経済成長への進 化論的アプローチは経済成長には急進的なイノベーションが重要であることを示唆する。 192 (8)タイトル 著者 発表媒体・時期 分析方法 R&D and Productivity Growth Dominique Guellec, Bruno van Pottelsberghe de la Potterie OECD, OECD Science, Technology and Industry Working Papers 2001/03 MFP＝ｆ（企業 R&D ストック、海外 R&D ストック、公的 R&D ストック、 Δ雇用、国別短期効果） 等の MFP 関数を国際パネルデータに基づいて OLS や 3SLS、SURE 等で推 定 分析対象国・地域 OECD16 カ国 分析対象期間 1980～98 年 （概要） 本稿はスピルオーバー効果等、R&D による様々なタイプの全要素生産性成長率への長期的な 効果について分析したものである。 なお、R&D のストック化にあたっては懐妊期間を 0 年、陳腐化率を 15％に設定して恒久棚卸 法で算出しており、海外の R&D は二国間の技術近接性をウェイトとして他国の R&D を合算し たものである。 分析は MFP 上昇率を企業、公的および海外の R&D 等で説明するエラーコレクションモデル の形で定式化し、以下のような関数を就業率やドイツ統一ダミーを操作変数とした３段階最小二 乗法、見かけ上無関係な回帰（seemingly unrelated regressions; SUR）法によって推定してい る。 ln MFPit ln MFPit 1 brd ln BRD it 1 frd ln FRD it 1 prd ln PRD it 2 ln MFPit 2 brd ln BRD it 2 frd ln FRD it 2 prd ln PRD it 3 U U it G G i t i MFP：全要素生産性、BRD：企業 R&D ストック、FRD：海外 R&D ストック、 PRD：政府及び大学等 R&D ストック、U：就業率（１－失業率）変化、G：ドイツ統一ダミー 分析結果から企業の R＆D の 1％の増加は、生産性の伸び率を 0.13％引き上げるとし、R&D が集約的である国、防衛関連の政府資金のシェアが低い国でより高いとした。 また、海外の R&D の 1％の増加は生産性の伸びを 0.44％引き上げるとし、R&D が集約的であ る国でより効果が高いとしている。 そのほか、公的 R&D の 1％の増加は生産性の伸びを 0.17％引き上げるとし、大学のシェアが 高い、防衛のシェアが低い、企業 R&D が集約的である国で効果が高いとしている。 193 (9)タイトル 著者 発表媒体・時期 分析方法 Productivity Growth in ICT producing and ICT-using Industries Dirk Pilat, Frank C. Lee OECD, OECD Science, Technology and Industry Working Papers 2001/04 生産性を国・年代ごとに全体および産業（製造業、うち電子機器、サービス 業、ICT 生産業）別に計測し、寄与度分解 分析対象国・地域 11 カ国 分析対象期間 1970～99 年 （概要） 本稿は OECD 加盟国の生産性の上昇に果たした ICT 部門の役割について分析したものである。 ICT 部門はいくつかの OECD 加盟国、特に 90 年代後半の米国の生産性の伸びに多大な貢献をし ている。ICT 部門の比重が高いフィンランドやアイルランド等では 90 年代後半の伸びは平均を 上回っている一方、オーストラリアのような ICT 部門の比重の低い国々でも高い生産性の伸びが みられており、ICT 部門の比重が大きいことが必須条件ではないことが示唆されており、ICT 投 資が部門を超えたスピルオーバー効果を持っていることも影響していると考えられる。 分析では、就業者当たり付加価値、マンアワーベースの付加価値および多要素生産性を国・年 代ごとに全体および産業別に推計し、全体の生産性の伸びに対する各部門の寄与度分解を行って いる。 The contribution of information and communication technologies to economic growth in nine OECD countries 著者 Alessandra Colecchia, Paul Schreyer 発表媒体・時期 OECD, OECD Economic Studies No. 34, 2002/ⅠI P154～171 分析方法 経済成長への ICT 寄与度を国別、年代別に推計 分析対象国・地域 OECD9 カ国（米国、日本、カナダ、英国、フランス、ドイツ、イタリア、 オーストラリア、フィンランド） 分析対象期間 1980～2000 年 (10)タイトル （概要） ICT（情報通信技術）の発達が、経済成長にどの程度影響を与えたかを推計。本論文では、ソ フトウェアを ICT 資本とみなし、国民経済計算上の無形投資財として扱った上で、ICT 関連の投 資データをなるべく公式ソースから収集し、分析している。 9 カ国すべてにおいて、ICT 資本財への投資率は劇的に上昇している。とりわけ IT 設備や ソフトウェアなどの IT 投資は、ICT 投資の中で最も増加している要素であり、9 カ国中ほ とんどの国で 2 ケタの伸びを達成している。 ただし国別にみると、ICT 投資額には違いがある。2000 年時点で、ICT 投資財全体の約 3 分の 1 が米国に集中しており、フィンランド、カナダ、オーストラリアは全体に比べてやや 低水準である。 IT 投資への需要の伸びとともに、IT 投資の価格は下落している。このため、他の生産要素 から IT 資本財への代替が進んでいる。 ソフトウェア価格は、IT 設備価格と比較してそれほど落ち込んでいないが、この価格低下 の鈍さがソフトウェア資本の急速な蓄積の阻害要因にはなっていない。 1990 年代前半には、ICT は隔年 0.2～0.5%程度の経済成長に貢献している。また 1990 年台 194 後半は、0.3～0.9%に伸びている。 ICT 資本財投資の効果は、国際的な波及効果を生み出している。この効果は米国が一番高い が、それに次ぐのは投資額の低いフィンランド、カナダ、オーストラリアであり、この 3 カ国よりも投資額の多いドイツ、イタリア、フランス、日本においては、ICT の経済成長へ の寄与度は低かった。 Production and Use of ICT: A Sectoral Perspective on Productivity Growth in the OECD Area 著者 Dirk Pilat, Franck Lee, Bart van Ark 発表媒体・時期 OECD, OECD Economic Studies No. 35, 2002/2 P47～78 分析方法 経済成長への ICT など産業別寄与度を国別、年代別に推計し、比較 分析対象国・地域 OECD19 カ国 分析対象期間 1990～2000 年 (11)タイトル （概要） ICT（情報通信技術）投資が果たす役割を、(1)投資全体の増加による GDP への影響と(2)全要 素生産性上昇への影響に分割。このうち、(2)の効果について検証した論文。 ICT が全要素生産性に与えた影響を通じた経済成長への寄与度を見ると、対象国中ではフィ ンランドが一番高く、1996 年から 2000 年には 3%を超えている。 経済成長影響を与えた全要素生産性の寄与度を、情報通信技術利用サービス業、情報通信サ ービス業、ハードウェア製造業、その他の業種に分けてみると、下記のことがわかる ・フィンランド：情報通信サービス業、ハードウェア製造業が大きな役割を果たしている。 ・ドイツ：ハードウェア製造産業の寄与度が高い。 ・フランス：1990 年代前半は、情報通信サービス業の寄与度はほとんどなかったが、90 年代後半に寄与度が大きくなった。 ・イタリア、日本：情報通信技術利用サービスの全要素生産性への寄与度は、むしろマイ ナスに作用していた。 米国の ICT 発達による経済成長への寄与度は大きいことが、その寄与度の多くは、ICT の適 切な活用による、小売業の効率化によると考えられる。 米国およびオーストラリアでは、ICT の発展が労働生産性の上昇と全要素生産性の上昇両方 に影響を与えており、これらが 1990 年代を通じた経済成長の原動力となったことがうかが える。 A comparison of structural productivity levels in the major industrialised countries 著者 Renaud Bourlès, Gilbert Cette 発表媒体・時期 OECD, OECD Economic Studies No. 41, 2005/Ⅱ P75～108 分析方法 Δ時間当たり労働生産性=f(Δ雇用量, Δ労働年齢人口、Δ雇用率、Δ自営業 率、Δ全体に占める公的雇用比率、Δ年間平均労働時間、Δパートタイム労 働率、Δ投資比率（対 GDP）、ΔICT 生産比率(対 GDP)、ΔICT 投資比率(対 GDP)、ΔR&D 投資比率(対 GDP)、Δインターネットユーザー数、ΔGDP、 Δ消費者物価指数)の関数を国際パネルデータにより推定 分析対象国・地域 OECD25 カ国 (12)タイトル 195 分析対象期間 1992～2002 年 （概要） 年代別の労働生産性や ICT 普及の影響が、全体の労働生産性にどの程度影響を及ぼしているか を推定し、国ごとの GDP の差がどの要素に起因するかを主に労働の側面から概観した論文。 全体をみると、労働時間と雇用率は、GDP に対して収穫逓減であることを示唆している。 また特に若年世代（15～24 歳）と、老齢世代（55～64 歳）のグループでは、この収穫逓減 の効果が大きい。 欧州各国と米国を比較すると、労働生産性に差がみられる理由として、これら若年世代と老 齢世代の労働参加によるものと推定される。つまり米国は、25～54 歳の労働人口が相対的 に大きく、収穫逓減を抑えられていることにより、労働生産性が高くなっているといえる。 また上記の労働参加にだけでなく、米国では、ICT の普及により、時間当たり労働生産性の 水準が欧州各国よりも構造的に高くなっていることが浮き彫りになる。 欧州各国と米国の GDP の差は、主に上記の①労働人口の特徴と②ICT の普及によりもたら されており、余暇時間への嗜好の違いによってのみもたらされているわけではない。 米国の生産性にキャッチアップするためには、①ICT の普及による労働生産性の向上を目指 した政策、および②年代による労働生産性の違いをより均一化することを目指した労働に対 するインセンティブ設計政策、を推し進めることが適切と思われる。 この分析では、教育水準別の雇用率等の詳細データは含んでいないため、教育による労働生 産性向上の効果を含めた研究が必要と思われる。 An Empirical Contribution to Knowledge Production and Economic Growth 著者 Kul B. Luintel, Mosahid Khan 発表媒体・時期 OECD, OECD Science, Technology and Industry Working Papers 2005/10 分析方法 当期の国内への知識の流入（フロー）=f(1 期前の国内への知識の流 入（フロー）, 研究者への利益、国内の知識量（ストック）、その他の国の 知識量（ストック）) を動学的パネルデータにより推定（静学的パネル推計も実施） 当期の全要素生産性= f(1 期前の全要素生産性、国内の知識量（スト ック）、その他の国の知識量（ストック）) により全要素生産性を推計 分析対象国・地域 OECD19 カ国 分析対象期間 1981 年～2000 年 (13)タイトル （概要） 知識生産関数の推計を実施することにより、国内の知識の蓄積がどの要素によって影響を受け るかを、国ごとに知識関数に違いがあるかを厳密に調べたうえで推計。 静学モデルと動学モデルを実施しているが、定量的な結果については、それほど差は見られ ない。 国内の知識ストック、海外の知識ストックともに、新しいアイデアの生産にはネットでプラ スの影響を与える。 また国内、海外の知識ストックは、全要素生産性にプラスの影響を与えるが、知識生産関数 196 の性質（形状）は国ごとに大きな違いがあるため、知識ストックが全要素生産性に与える影 響も同様に、国ごとに大きく異なる。 知識生産部門に従事している科学者、技術者が多い国ほど、新しいアイデアの海外からの流 入量は多くなるものの、そのスピルオーバーから得られる利益は低い。つまり、国内の知識 基盤が乏しい国(例：アイルランド、ニュージーランド）は、知識の蓄積によって劇的に全 要素生産性が改善する一方で、すでに大きな知識基盤を有している国（ドイツ、日本、スイ ス、英国、米国など）への知識の蓄積の影響は限られている。 多くの国で、研究開発を複製している（つまり、すでに存在する知識を基に研究開発を行う） 状況が見受けられたが、それが内生的成長につながることを指示する証拠は得られなかっ た。 OECD 諸国間で知識生産関数の性質が異なっていることから、研究開発政策は、それぞれの 国の具体的な性質や固有の要素に合わせて構築する必要がある。つまり、各国の特徴を踏ま えない画一的な政策は効果が小さいといえる。 (14)タイトル 著者 発表媒体・時期 分析方法 Sources of Knowledge and Productivity Mosahid Khan, Kul B. Luintel OECD, OECD Science, Technology and Industry Working Papers 2006/06 MFP＝ｆ（MFP（1 期ラグ）、民間知識ストック、公的知識ストック、海外 知識ストック、人的資本、公的インフラ、対外・対内直接投資、ハイテク輸 出・輸入、景気循環）の関数を国際パネルデータにより推定 分析対象国・地域 OECD16 カ国 分析対象期間 1980～2002 年 （概要） 本稿は OECD 加盟国の生産性を標準的な方法で計測し、複数の理論に基づいて 10 の主要な生 産性の決定要因を示した。その結果、知識水準と生産性の関係は頑健であるが、他の決定要因も 重要であるとした。 なお、R&D のストック化にあたっては懐妊期間を 0 年、陳腐化率を 15％として恒久棚卸法で 算出しており、海外の R&D は二国間の技術近接性をウェイトとして他国の R&D を合算したも のである。 分析は、MFP 成長率を以下の変数で説明する関数を OLS、操作変数法、GMM 等の手法で推 定している。標準的な固定効果モデルを OLS や操作変数法で分析しても民間 R&D ストックを除 いて有意な結果は得られなかったが、Dynamic Heterogeneous パネルモデルを OLS、GMM 等 で推定したケースでは有意かつ頑健な結果が得られたとしている。 Sb：民間 R&D ストック Sp：公的 R&D ストック Sf：海外の R&D ストック Zi：公的インフラ Hi：人的資本（平均教育年数×25～64 歳人口で代替） Xh：ハイテク産業輸出 197 Mh：ハイテク産業輸入 Fo：海外への直接投資 Fi：海外からの直接投資 U：ビジネスサイクル（操作変数） (15)タイトル 著者 発表媒体・時期 分析方法 分析対象国・地域 分析対象期間 Measuring Multifactor Productivity Growth Anita Wölfl, Dana Hajkova OECD, OECD Science, Technology and Industry Working Papers 2007/05 成長会計による MFP の推計および労働、資本の寄与度分解 OECD14 カ国 1990～2003 年 （概要） 本稿は多要素生産性（MFP）を推計し、GDP の成長への寄与を資本と労働、MFP に分解して 捉える、OECD14 か国についての成長会計の包括的な分析であり、MFP の推計方法の解説と実 際の推計、およびその結果についての考察を行ったものである。 ここ 10 年、多くの OECD 諸国では GDP の成長は資本と MFP によって牽引されており、そ の背景には 95 年から 2003 年の期間における ICT の役割の増大がみられている。 また、MFP の計測方法について解説するとともに、以下のような仮定や手法が計測結果に大 きな影響を与えることも留意すべきであるとしている。 労働投入は総労働時間か就業者数か 資本ストックや労働力の構成（教育水準、資本の年齢など質の考慮） ICT 製品の価格 完全競争や一次同次の仮定 ホドリック・プレスコットフィルターによるトレンド成分の抽出 (16)タイトル 著者 発表媒体・時期 分析方法 R&D, Innovation, and Economic Growth: An Empirical Analysis Hulya Ulku International Monetary Fund, IMF Working Paper WP/04/185, 2004 TFP、就業者当たり特許取得件数、GDP＝ｆ（特許ストック、中等学校就学 率、カントリーリスク、市場のオープン性、製造業輸入率等）の関数を国際 パネルデータに基づいて推定 分析対象国・地域 OECD20 カ国および非 OECD 加盟国 10 カ国 分析対象期間 1981～97 年 （概要） 本稿は 30 カ国の特許と R&D に関するパネルデータを用い、イノベーションは R&D によって もたらされ、持続可能な経済成長が可能となっているのかどうかについて分析したものである。 分析した結果、固定効果モデルでは、特許ストックと一人当たり GDP にはすべての期間で正 の関係がみられ、 特許ストックが 1％増加すると一人当たり GDP は非 OECD 諸国で 0.11、OECD 全体では 0.07％、OECD で市場の小さい国では 0.06％高まるという結果が得られた。GMM 法 でもおおむね類似した結果が得られた。 TFP との関係では特許ストックが有意に正で推定されたのは非 OECD 諸国のみであった（OECD 198 諸国では符号は正だが有意性が不足）。 この結果は内生的成長モデルを支持するものであるが R&D に関してイノベーションが収穫一 定であること、イノベーションが恒久的な経済成長につながることの証左とはならない。しかし ながら、特許や R&D データによってイノベーションや研究開発活動のすべてを把握できる訳で はないことから、R&D ベースの成長モデルが棄却された訳ではないといえる。 分析では、労働者当たり GDP、特許出願件数、または全要素生産性を被説明変数とし、投資、 特許ストック、教育水準、市場のオープン性、カントリーリスク等の変数で説明する関数を GMM 法等により推定している。また、全ての国、OECD 諸国、非加盟国、G7、非 G7、市場の大小、 所得の高低等によりサンプルを分類してそれぞれ推定し、傾向を分析している。 なお、特許の ストック化は陳腐化率を 20％に設定して算出している。 Relating the Knowledge Production Function to Total Factor Productivity: An Endogenous Growth Puzzle 著者 Yasser Abdih and Frederick Joutz 発表媒体・時期 International Monetary Fund, IMF Working Paper WP/05/74, 2005 分析方法 共和分分析によって知識生産関数が長期的に成立することを分析 分析対象国・地域 米国 分析対象期間 1948～97 年 (17)タイトル （概要） 本稿は、R&D ベースの成長モデルの中心となる知識生産関数を共和分分析の手法を用いて分 析し、スピルオーバー効果を推計するものである。分析から知識生産関数、TFP と知識ストック の間に正の関係が長期的に成立していることが明らかになった。一方で、知識の異時点間のスピ ルオーバー効果が強いこと、知識ストックの TFP に対する長期的な影響は小さいことも示した。 分析では特許出願件数、特許ストック、科学者数、R&D に従事するエンジニア数、民間部門 TFP のデータを利用して以下の 2 つの関係を想定し、共和分分析によって長期的関係があること を明らかにした。 特許出願数＝ｆ（特許ストック、科学者・エンジニア数） TFP＝g（特許ストック） (18)タイトル 著者 発表媒体・時期 分析方法 International R&D Spillovers and Institutions David T. Coe, Elhanan Helpman, and Alexander W. Hoffmaister International Monetary Fund, IMF Working Paper WP/08/104, 2008 TFP＝ｆ（国内 R&D ストック、輸入比率×海外 R&D ストック、人的資本、 特許保護、法的起源等）の関数を国際パネルデータに基づいて推定 分析対象国・地域 24 カ国 分析対象期間 1971～2004 年 （概要） 本稿は国内外の R&D ストックの TFP への影響について、国際パネルデータを用いて分析を行 うものである。先行研究をベースとし、人的資本の影響をコントロールすること、国による法律 や特許保護の観点からの制度要因の違いを考慮するといった拡張を施した分析を行った。 その結果、人的資本の影響をコントロールした後でも国内および海外の R&D ストックは TFP 199 に有意な効果をもたらしており、制度の違いは全要素生産性と、R&D のスピルオーバー効果に 対して大きな影響を及ぼしていることを示した。 分析では、TFP を被説明変数とし、国内の R&D ストック、海外の資本ストック、人的資本、 特許保護指数、法的起源（イギリス、ドイツ、フランス、スカンジナビア）等を説明変数とする 関数を推定している。 なお、R&D のストック化にあたっては懐妊期間を 1 年、陳腐化率を 5％に設定して恒久棚卸法 で算出しており、海外の R&D は二国間輸入をウェイトとして他国の R&D を合算したものであ る。また、公的部門の R&D を分離することを試みたが有意かつ頑健な結果は得られなかったと している。 Global Imbalances: The Role of Non-Tradable Total Factor Productivity in Advanced Economies Pietro Cova, Massimiliano Pisani, Nicoletta Batini, and Alessandro 著者 Rebucci 発表媒体・時期 International Monetary Fund, IMF Working Paper WP/09/63, 2009 分析方法 動学的一般均衡モデルを用いたシミュレーション分析 分析対象国・地域 米国、ユーロ圏、日本、アジア新興国、その他 分析対象期間 1994 年第 4 四半期を定常状態とし、2006 年までシミュレーションを実施 (19)タイトル （概要） 本稿は、米国、ユーロ圏、日本の貿易、非貿易部門を対象に全要素生産性が果たした役割につ いて分析したものである。 分析では、IMF の GEM モデルをベースとした 5 カ国、2 部門の動学的一般均衡モデルを利用 している。5 カ国は米国、ユーロ圏、日本、アジア新興国および残余の世界全体、2 部門は貿易 部門（製造業）、非貿易部門（卸売・小売業、電気ガス水道供給、運輸・通信業）で構成され、 TFP データは EU KLEMS データベースを参照して作成している。 シミュレーション結果では、米国の非貿易財部門の生産性が 1％上昇すると、貿易収支が GDP の 0.16％分低下するなど、1999 年以降の米国の貿易収支の悪化、ユーロ圏と日本の黒字にかな りの影響を及ぼしたことを示すとともに、部門間の TFP の違いが同時期の米ドルの実質実効レー トの動向の一部も説明することができるとした。 Economic Growth and Budgetary Components: A Panel Assessment for the EU 著者 António Afonso and Juan González Alegre 発表媒体・時期 European Central Bank, Working Paper Series No.848, 2008 分析方法 GDP 成長率や生産性上昇率を公的債務や民間投資、人口成長率等を操作変数 とし、政府の各種支出、収入で説明する関数を推定 分析対象国・地域 EU-15 諸国 分析対象期間 1971～2006 年 (20)タイトル （概要） 本稿は政府の予算項目の再配分は欧州諸国の長期的な経済成長率を高めることができるのかど うかについて検証したものである。 200 分析によれば、政府の支出によって民間部門の配分が誘導されることが識別され、公的投資は 経済成長に正の効果、政府消費や社会保険料は負の影響を及ぼすとした。特に公的投資について は TFP に対して負の影響を及ぼすが、それを上回る強いクラウディング・インの効果があり、民 間投資を誘発することで経済成長を高めることを明らかにした。 分析では、経済成長率、労働生産性上昇率、TFP を被説明変数とし、機能別等の政府支出を説 明変数、公的債務や民間投資、交易条件、人口成長率等を操作変数とし、GMM 法によって推定 を行っている。 201 参考資料 C：研究開発の経済分析に関する先行調査研究（学術文献） C.1 R&D(知識)ストックの扱いについて R&D(知識)ストックに関しては、多くの研究が「R&D 支出の合計に一定の減耗率をかけたもの」 として、計算している。減耗率に関しては、5％とするもの(Franco et al. (2011))、10％とするも の(Acs et al. (2009))、20％とするもの(Li (2011))もあるが、主流は 15%とするもののようである (Akdieri and Cincera (2009)、Baghana and Monhen (2009)、Lokshin and Monhen (2012)、 O’Mahony and Vecchi (2009)、 Thomson (2010)、 Willson (2010))。ただし、頑健性確認のため に複数の減耗率を試したものもあるが、どの減耗率を用いても結果はあまり変わらないようであ る。 また、企業の利潤最大化問題を解き、R&D 支出額は現在の R&D ストックに対して最適に決ま るはずであるという点を利用して逆算して割引率を求めたもの(Huang and Diewert (2012))や、 産業の技術(ローテク、ミドルテク、ハイテク)に応じて異なる割引率を設定したもの(ハイテクほ ど減耗率が高い、 Ortega-Argiles et al. (2010))などもある。 また、R&D 支出の類型ではなく特許数の累計を用いたもの(Grimpe and Kaiser (2010)、Wu and Shanley (2009))も存在し、 Wu and Shanley (2009) は減耗率ではなく、5 年間で集計から 落とす形で扱っている。 C.2 R&D の効果の指標について R&D の効果を生産関数の形で直接捉える研究に関しては 3 節に譲り、本節では R&D の効果を 他の指標で測定した研究について概観する。 R&D の効果の指標としてよく用いられるものとしては、売上高に占める新製品・革新的製品の 売上高がある(Berchicci (2013)、 Escribano et al. (2009) 、Grimpe and Kaiser (2010))。これは、 R&D の効果を売上の上昇という利益に直結する形で測定したものである。 もう一つの指標としては、特許数が挙げられる(Acs et al. (2009)、Wu and Shanley (2009))。 伝統的には良く用いられてきた指標であるが、利益に直結しない特許が含まれることや、特許戦 略自体が企業の戦略的選択であることなどから、売上高を利用した指標も良く用いられるようだ。 企業財務的な研究では、一株当たりの利益率の増加を利用したものも見られた(Li (2011))。ま た、自営業者の割合に着目し、技術革新によって企業か行動がどのように変化したかを捉えよう とした研究(Acs et al. (2009))も見られた。 C.3 生産関数について 生産関数は、大別するとコブ・ダグラス型(Aldieri and Cincera (2009)、Braunerhjelm et al. (2010)、O’Mahoney and Vecchi (2009)、Ortega-Argukes et al. (2010))と CES 型(Baghana and Mohnen (2009)、 Lokshin and Mohnen (2012)、Thomson (2010))に分けられる。 202 生産関数の要素としては、労働と固定資本に加えて、R&D ストックやスピルオーバーの項を加 えて推定するものが多いが、中には第一段階で TFP を推定し、その TFP を R&D 関連の指標で 回帰するもの(Franco et al. (2011))も見られた。 C.4 スピルオーバーについて スピルオーバーに関しては、直接外国の R&D ストックなどを生産関数に投入するものも見ら れた(Franco et al.(2011))が、ウェイト付けをして何らかの「距離」を含めるものも多い。距離に ついては企業の属性や空間距離を距離として利用するものと、経済的な関係の深さを利用するも のに分けられる。 例えば、Aldieri and Cincera (2009) は技術的な近さ(各技術要素のベクトルを作り、その距離 で計算)と本社間の地理的な距離でウェイト付けして他企業の R&D ストックの影響を取り入れて いる(少し古いが Iwasa and Odagiri (2004)も地理的な近さを利用したウェイトを利用している)。 経済的な距離については、例えば Franco et al. (2011)は GDP に占めるその国との貿易額の割 合をウェイトとして外国の R&D ストックの影響を集計している(少し古いが、Frantzen (2003) は国内産業間の波及効果は産業のシェアで、国際間の波及効果は貿易額の割合で、それぞれウェ イト付けしている)。 C.5 その他 R&D の効果をストックとして見るのではなく、フローとして単年度の計算を行ったり、あるい は差分を取って成長率に対する増加率で分析した研究も見られる。そのような場合は研究部門の 労働者数(Braunerhjelm et al.(2011))が用いられることもある。 また、R&D 支出の決定自体を論じた論文も多く、そのような場合は前期の R&D 支出や資産制 約(Brown et al. (2009)、Brown and Petersen (2011)、Thomson(2010))、R&D 補助金の額(Hu et al. (2011))などを含めて推定するようである。 C.6 参考文献 1. Acs, Z.J., P. Braunerhjelm, D.B. Audretsch and B. Carlsson (2009) “The Knowledge Spillover Theory of Entrepreneurship”, Small Business of Economics, 32(1), pp.15-30 2. Aldieri, L., and M. Cincera (2009) “Geographic and Technological R&D Spillovers within the Triad: Micro Evidence from US Patents”, Journal of Technology Transfer, 34(2), pp.196-211 3. Baghana, R., and P. Mohnen (2009) “Effectiveness of R&D Tax Incentives in Small and Large Enterprises in Quebec”, Small Business of Economics, 23(1), pp.91-107 4. Berchicci, L., (2013) “Towards an open R&D System: Internal R&D Investment, External Knowledge Acquisition and Innovative Performance”, Research Policy, 42(1), pp.117-127 5. Braunerhjelm, P., Z.J. Acs, D.B. Audretsh and B. Carlsson (2010) “The Missing Link: Knowledge 203 Diffusion and Entrepreneurship in Endogenous Growth”, Small Business of Economics, 34(2), pp.105-125 6. Brown, J.R., S.M. Fazzari and B.C. Petersen (2009) “Financing Innovation and Growth: Cash Flow, External Equity, and the 1990s R&D Boom”, Journal of Finance, 64(1), pp.151-185 7. Brown, J.R., and B.C. Petersen (2011) “Cash Holdings and R&D Smoothing”, Journal of Corporate Finance, 17(3), pp.694-709 8. Escrubano, A., A. Fosfuri and J.A. Tribo (2009) “Managing External Knowledge Flows: The Moderating Role of Absorptive Capacity”, Research Policy, 38(1), 96-105 9. Franco, C., S. Montresor and G.V. Marzetti (2011) “On Indirect Trade-Related R&D Spillovers: The “Average Propagation Length” of Foreign R&D”, Structural Change and Economic Dynamics, 22(3), pp.227-237 10. Frantzen, D., (2003) “Intersectoral and International R&D Knowledge Spillovers and Total Factor Productivity”, Scottish Journal of Political Economy, 49(3), pp.280-303 11. Grimpe, C., and U. Kaiser (2010) “Balancing Internal and External Knowledge Acquisition: The Gains and Pains from R&D Outsourcing”, Journal of Management Studies, 47(8), pp.1483-1509 12. Hu, R., Q. Liang, C. Pray, J. Huang and Y. Jin (2011) “Privatization, Public R&D Policy, and Private R&D Investment in China’s Agriculture”, Journal of Agricultural and Resource Economics, 36(2), pp.416-432 13. Huang, N., and E. Diewert (2011) “Estimation of R&D Depreciation Rates: A Suggested Methodology and Preliminary Application”, Canadian Journal of Economics, 44(2), pp.387-412 14. Iwasa, T., and H. Odagiri (2004) “Overseas R&D, Knowledge Sourcing, and Patenting: An Empirical Study of Japanese R&D Investment in the US”, Research Policy, 33(5), pp.807-828 15. Li, D., (2011) “Financial Constraints, R&D Investment, and Stock Returns”, Review of Financial Studies, 24(9), pp.2974-3007 16. Lokshin, B., and P. Mohnen (2012) “How Effective are Level-Based R&D Tax Credits? Evidence from the Netherlands”, Applied Economics, 44(12), pp.1527-1538 17. O’Mahony, M., and M. Vecchi (2009) “R&D, Knowledge Spillovers and Company Productivity Performance”, Research Policy, 38(1), pp.35-44 18. Ortega-Argiles, R., M. Piva, L. Potters and M. Vivarelli (2010) “Is Corporate R&D Investment in High-Tech Sectors More Effective?”, Contemporary Economic Policy, 28(3), pp.353-365 19. Thomson, R., (2010) “Tax Policy and R&D Investment by Australian Firms”, Economic Record, 86(273), pp.260-280 20. Wilson, D.J., (2009) “Beggar Thy Neighbor? The In-State, Out-of-State, and Aggregate Effects of R&D Tax Credits”, Review of Economics and Statistics, 91(2), pp.431-436 21. Wu, J., and M.T. Shanley (2009) “Knowledge Stock, Exploration, and Innovation: Research on the United States Electromedical Device Industry”, Journal of Business Research, 62(4), pp.474-483 204 参考資料 D：OECD 等の国際パネルデータからみた各国の研究開発等の動向 第 3.2.3 小節に国際パネルデータからみた各国の研究開発等の動向についてとりまとめている が、紙面の都合等から本編に掲載しなかった一部図表を以下に紹介する。 政府が資金を負担した研究開発費と GBAORD （Government budget appropriations or outlays for RD; 政府の科学技術関連支出)を比較すると、両者の相関は非常に高く、多くの国で 0.99 前後 となっているが、日本は 0.93 で他の諸国に比べて相関がやや低い。 政府負担 R&D と GBAORD の比をとると、カナダでは前者がやや大きく、イギリスでは後者 がやや大きい等、国によって水準に多少の違いはあるものの、比率はおおむね 1 前後となってい る。スペインは比率の変動が大きく、2000 年頃には 0.6 を割り込んだ。日本は 2000 年頃から比 率が低下しており、近年は 0.8 を割り込んでいる。 参考図表 D-1 政府資金 R&D の対 GBAORD 比 (比) 1.4 1.2 カナダ デンマーク 1 フィンランド フランス ドイツ 0.8 アイルランド イタリア 0.6 日本 韓国 0.4 オランダ スペイン イギリス 0.2 アメリカ 0 1 9 8 1 1 9 8 2 1 9 8 3 1 9 8 4 1 9 8 5 1 9 8 6 1 9 8 7 1 9 8 8 1 9 8 9 1 9 9 0 1 9 9 1 1 9 9 2 1 9 9 3 平均値 カナダ デンマーク フィンランド フランス ドイツ アイルランド イタリア 日本 韓国 オランダ スペイン イギリス アメリカ 1.070 0.978 0.864 0.866 0.929 0.953 0.834 0.937 0.895 0.938 0.776 0.821 0.921 1 9 9 4 1 9 9 5 1 9 9 6 1 9 9 7 標準偏差 1 9 9 8 1 9 9 9 最大値 0.026 0.112 0.040 0.060 0.037 0.077 0.047 0.117 0.055 0.044 0.122 0.042 0.113 205 1.136 1.229 0.924 1.063 1.009 1.101 0.920 1.116 0.981 1.028 0.950 0.908 1.098 2 0 0 0 2 0 0 1 2 0 0 2 最小値 1.002 0.817 0.757 0.815 0.880 0.831 0.722 0.751 0.816 0.859 0.524 0.687 0.734 2 0 0 3 2 0 0 4 2 0 0 5 2 0 0 6 2 0 0 7 政府資金と GBAORDの 相関 0.999 0.994 0.995 0.958 0.989 0.994 0.995 0.931 0.994 0.988 0.977 0.974 0.972 2 0 0 8 2 0 0 9 2 0 1 0 生産性と研究開発の関係性をみるため、まず MFP 上昇率を縦軸、研究開発集約度を横軸にと って分布をみたが、全体的には両者の間に相関関係はほとんどみられなかった。 参考図表 D-2 MFP 上昇率と研究開発集約度（その１） 5.00 4.00 3.00 M F P 上 2.00 昇 率 ％ 1.00 1985-1995年平均 ( 1996-2007年平均 ) 0.00 -1.00 0.00 0.50 1.00 1.50 2.00 2.50 3.00 3.50 研究開発集約度(％) 相関係数 全期間 1985-1995 1996-2007 0.05 -0.01 0.34 1985-1995年平均 MFP 研究開発 上昇率 集約度 カナダ 0.07 1.54 デンマーク 1.34 1.51 フィンランド 2.05 1.91 フランス 1.55 2.26 ドイツ アイルランド 3.19 0.93 イタリア 1.29 1.13 日本 2.29 2.61 韓国 4.54 2.06 オランダ 0.79 2.01 スペイン 1.32 0.73 イギリス 1.12 2.07 アメリカ 0.72 2.62 1996-2007年平均 MFP 研究開発 上昇率 集約度 カナダ 0.82 1.92 デンマーク 0.13 2.31 フィンランド 2.16 3.22 フランス 1.02 2.17 ドイツ 1.05 2.43 アイルランド 2.50 1.20 イタリア 0.00 1.07 日本 0.87 3.10 韓国 3.08 2.55 オランダ 1.06 1.92 スペイン -0.16 0.99 イギリス 1.68 1.77 アメリカ 1.26 2.63 206 期間を 5 年毎に分割し、それぞれみていくと 2001 年～05 年、2006～10 年にはやや正の相関 がみられるが、90 年代以前ではほぼ無相関である。 参考図表 D-3 MFP 上昇率と研究開発集約度（その２：期間別） 1986-90年 (相関係数 0.05) 1991-95年 (相関係数 -0.28) 7.00 4.00 カナダ 6.00 カナダ 3.50 デンマーク 5.00 デンマーク 3.00 フィンランド M F 4.00 P 上 3.00 昇 率 2.00 ％ 日本 M F 2.50 P 上 2.00 昇 率 1.50 ％ 韓国 1.00 フランス ドイツ アイルランド イタリア フィンランド フランス ドイツ アイルランド イタリア ( ( オランダ 0.00 イギリス 0.00 0.50 1.00 1.50 2.00 2.50 3.00 韓国 オランダ 0.50 スペイン -1.00 日本 ) ) 1.00 スペイン イギリス 0.00 0.00 アメリカ 0.50 1.00 研究開発集約度(％) 1996-2000年 (相関係数 0.16) 2.50 3.00 アメリカ 2001-05年 (相関係数 0.44) 3.50 4.50 カナダ 4.00 デンマーク 3.50 フィンランド フィンランド イタリア 1.50 2.00 フランス 1.50 ドイツ アイルランド 1.00 イタリア ( ( M F P 上 昇 率 ％ アイルランド 2.00 デンマーク 2.50 ドイツ 2.50 カナダ 3.00 フランス 3.00 韓国 0.50 0.50 日本 ) ) 日本 1.00 韓国 0.00 オランダ 0.00 オランダ -0.50 スペイン イギリス -0.50 0.00 0.50 1.00 1.50 2.00 2.50 3.00 3.50 アメリカ カナダ 3.00 デンマーク 2.50 フィンランド 2.00 フランス 1.50 ドイツ アイルランド 1.00 イタリア ( 0.50 ) 日本 韓国 0.00 オランダ -0.50 スペイン イギリス -1.00 1.00 1.50 2.00 2.50 0.50 1.00 1.50 2.00 2.50 研究開発集約度(％) 2006-10年 (相関係数 0.54) 0.50 イギリス 0.00 3.50 0.00 スペイン -1.00 研究開発集約度(％) M F P 上 昇 率 ％ 2.00 研究開発集約度(％) 5.00 M F P 上 昇 率 ％ 1.50 3.00 3.50 4.00 アメリカ 研究開発集約度(％) 207 3.00 3.50 4.00 アメリカ 国ごとに両者の関係をみていくと、ほぼ相関はみられず、むしろやや右下がりの直線で負の相 関を示している国が多い。 参考図表 D-4 MFP 上昇率と研究開発集約度（その３：国別） カナダ (相関係数 0.23) デンマーク (相関係数 -0.48) 3.0 6.0 2.5 5.0 2.0 4.0 1.5 M F P 1.0 上 昇 0.5 率 ％ 0.0 ( ( M 3.0 F P 上 2.0 昇 率 ％ 1.0 ) ) 0.0 -0.5 -1.0 -1.0 -1.5 -2.0 0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 0.0 0.5 1.0 1.5 研究開発集約度(％) 2.0 2.5 3.0 3.5 研究開発集約度(％) フィンランド (相関係数 -0.26) フランス (相関係数 -0.03) 6.0 3.5 3.0 4.0 2.5 2.0 2.0 ) ) 1.5 1.0 0.5 ( M F P 上 昇 率 ％ ( M F 0.0 P 上 昇 -2.0 率 ％ -4.0 0.0 -0.5 -1.0 -6.0 -1.5 -8.0 -2.0 0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5 4.0 4.5 0.0 0.5 1.0 研究開発集約度(％) 1.5 2.0 2.5 研究開発集約度(％) ドイツ (相関係数 -0.42) アイルランド (相関係数 -0.26) 4.0 8.0 7.0 3.0 6.0 2.0 5.0 ) ) 4.0 3.0 2.0 ( M F P 上 昇 率 ％ ( M 1.0 F P 上 0.0 昇 率 ％ -1.0 1.0 0.0 -2.0 -1.0 -3.0 -2.0 -4.0 -3.0 0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 0.0 0.5 1.0 研究開発集約度(％) 1.5 2.0 研究開発集約度(％) イタリア (相関係数 -0.23) 日本 (相関係数 -0.40) 4.0 6.0 3.0 5.0 ) ) ( 4.0 M 3.0 F P 上 2.0 昇 率 ％ 1.0 ( 2.0 M 1.0 F P 上 0.0 昇 率 ％ -1.0 -2.0 0.0 -3.0 -1.0 -4.0 -2.0 0.0 0.5 1.0 1.5 0.0 研究開発集約度(％) 0.5 1.0 1.5 2.0 研究開発集約度(％) 208 2.5 3.0 3.5 4.0 韓国 (相関係数 -0.14) オランダ (相関係数 0.01) 8.0 3.0 7.0 2.5 M 1.5 F P 上 1.0 昇 率 ％ 0.5 ) ) ( 2.0 M 5.0 F P 上 4.0 昇 率 ％ 3.0 ( 6.0 2.0 0.0 1.0 -0.5 0.0 -1.0 0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5 4.0 0.0 0.5 研究開発集約度(％) 1.0 1.5 2.0 2.5 2.0 2.5 研究開発集約度(％) スペイン (相関係数 -0.48) イギリス (相関係数 -0.26) 4.0 4.0 3.5 3.5 3.0 3.0 M F 2.0 P 上 1.5 昇 率 1.0 ％ ) ) ( 2.5 M F 2.0 P 上 1.5 昇 率 1.0 ％ ( 2.5 0.5 0.5 0.0 0.0 -0.5 -0.5 -1.0 -1.0 0.0 0.5 1.0 1.5 0.0 研究開発集約度(％) アメリカ (相関係数 -0.03) 2.5 2.0 ( M F 1.5 P 上 昇 率 1.0 ％ ) 0.5 0.0 -0.5 0.5 1.0 1.5 2.0 1.0 1.5 研究開発集約度(％) 3.0 0.0 0.5 2.5 3.0 3.5 研究開発集約度(％) 209 参考資料 E：生産性と知識ストックのタイムラグ構造 第 3 章で構築した国際パネルデータに基づき、多要素生産性 MFP を国内企業の知識ストック SBRD、国内の公的知識ストック、海外の知識ストック SFRD2 によって説明する関数を推定し たもの。各ストック変数の影響が生産性にあらわれるまでの期間が異なっている可能性を考慮し、 タイムラグを 1 年から 5 年に変更しつつ、それぞれ最小二乗法で推定したもの。 ln MFPt ln SBRDt i ln SPRDt j ln SFRD 2t k m ln：自然対数、Δ；階差（前期差） MFP：多要素生産性、SBRD：企業等研究開発ストック、SPRD：公的研究開発ストック、 SFRD2：海外企業等研究開発ストック（技術近接性ウェイト） t：時点、i：SBRD のタイムラグ、j：SPRD のタイムラグ、k：SFRD2 のタイムラグ、Φ：国別固 定効果 No. 自由度修正済 決定係数 D.W. SBRD ラグ 1 0.220 1.590 1 2 0.180 1.590 1 3 0.180 1.590 1 4 0.178 1.535 1 5 0.209 1.533 1 6 0.218 1.583 1 7 0.179 1.583 1 8 0.179 1.583 1 9 0.176 1.529 1 10 0.205 1.522 1 11 0.218 1.581 1 12 0.179 1.581 1 13 0.179 1.583 1 14 0.176 1.529 1 15 0.204 1.518 1 16 0.222 1.532 1 SPRD パラメータ 0.103 (2.951) 0.124 (3.460) 0.123 (3.461) 0.100 (2.715) 0.097 (2.517) 0.098 (2.845) 0.118 (3.362) 0.118 (3.357) 0.095 (2.630) 0.089 (2.335) 0.097 (2.836) 0.119 (3.404) 0.118 (3.398) 0.095 (2.646) 0.086 (2.273) 0.074 210 ラグ 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 4 SFRD2 パラメータ -0.043 (-0.834) -0.030 (-0.578) -0.031 (-0.583) -0.032 (-0.590) -0.077 (-1.370) -0.013 (-0.258) 0.010 (0.204) 0.010 (0.201) 0.001 (0.022) -0.036 (-0.655) -0.005 (-0.108) 0.020 (0.402) 0.019 (0.391) 0.005 (0.102) -0.029 (-0.543) -0.040 ラグ 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 1 パラメータ 0.039 (3.799) 0.000 (-0.003) 0.001 (0.149) -0.003 (-0.307) 0.018 (1.921) 0.038 (3.752) 0.000 (-0.044) 0.001 (0.130) -0.003 (-0.338) 0.018 (1.862) 0.038 (3.728) -0.001 (-0.077) 0.001 (0.116) -0.003 (-0.339) 0.018 (1.853) 0.043 No. 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 自由度修正済 決定係数 0.177 0.177 0.177 0.205 0.223 0.199 0.197 0.198 0.208 0.232 0.193 0.193 0.189 0.219 0.229 0.190 0.190 0.186 0.212 0.228 0.190 D.W. 1.532 1.533 1.530 1.519 1.544 1.506 1.523 1.529 1.520 1.600 1.598 1.601 1.549 1.546 1.590 1.586 1.590 1.539 1.531 1.586 1.583 SBRD ラグ 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 38 0.189 1.588 2 39 0.186 1.537 2 SPRD パラメータ ラグ SFRD2 パラメータ (2.109) (-0.818) 0.093 -0.029 (2.576) 0.092 (2.557) 0.094 (2.617) 0.084 (2.198) 0.087 (2.310) 0.094 (2.455) 0.091 (2.369) 0.088 (2.305) 0.080 (2.104) 0.128 (3.639) 0.148 (4.109) 0.147 (4.106) 0.125 (3.372) 0.118 (3.104) 0.118 (3.451) 0.137 (3.905) 0.136 (3.895) 0.116 (3.192) 0.104 (2.812) 0.114 (3.406) 0.135 (3.913) 0.133 (3.904) 0.113 211 4 4 4 4 5 5 5 5 5 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 3 3 3 3 (-0.576) -0.030 (-0.599) -0.029 (-0.569) -0.043 (-0.813) -0.051 (-1.010) -0.054 (-1.055) -0.057 (-1.099) -0.061 (-1.179) -0.062 (-1.208) -0.071 (-1.346) -0.061 (-1.135) -0.061 (-1.141) -0.062 (-1.097) -0.105 (-1.829) -0.036 (-0.708) -0.015 (-0.292) -0.015 (-0.301) -0.022 (-0.405) -0.058 (-1.038) -0.022 (-0.450) 0.001 (0.021) 0.000 (-0.002) -0.012 ラグ パラメータ (3.908) 2 3 4 5 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 1 2 3 4 0.000 (-0.010) 0.002 (0.154) -0.003 (-0.310) 0.018 (1.846) 0.037 (2.952) -0.009 (-0.815) 0.000 (0.003) 0.006 (0.592) 0.018 (1.893) 0.038 (3.760) -0.002 (-0.160) 0.001 (0.130) -0.003 (-0.343) 0.019 (2.024) 0.038 (3.745) -0.002 (-0.169) 0.001 (0.101) -0.004 (-0.374) 0.018 (1.945) 0.038 (3.716) -0.002 (-0.186) 0.001 (0.103) -0.004 No. 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 自由度修正済 決定係数 0.211 0.230 0.187 0.187 0.188 0.212 0.229 0.205 0.202 0.203 0.214 0.265 0.231 0.231 0.222 0.248 0.260 0.225 0.225 0.215 0.237 D.W. 1.525 1.540 1.537 1.542 1.538 1.526 1.547 1.509 1.527 1.533 1.525 1.610 1.605 1.615 1.574 1.570 1.600 1.594 1.604 1.561 1.552 SBRD ラグ 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 61 0.257 1.595 3 62 0.223 1.590 3 SPRD パラメータ ラグ SFRD2 パラメータ (3.187) (-0.238) 0.099 -0.046 (2.719) 0.094 (2.723) 0.112 (3.167) 0.111 (3.144) 0.113 (3.202) 0.096 (2.652) 0.096 (2.690) 0.104 (2.841) 0.100 (2.735) 0.098 (2.663) 0.093 (2.555) 0.169 (5.128) 0.190 (5.612) 0.188 (5.598) 0.175 (4.791) 0.168 (4.454) 0.159 (4.902) 0.178 (5.336) 0.177 (5.321) 0.161 (4.519) 0.150 (4.073) 0.152 (4.810) 0.171 212 3 4 4 4 4 4 5 5 5 5 5 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 3 3 (-0.850) -0.048 (-0.994) -0.039 (-0.766) -0.040 (-0.799) -0.039 (-0.782) -0.054 (-1.031) -0.057 (-1.145) -0.061 (-1.193) -0.063 (-1.229) -0.067 (-1.308) -0.067 (-1.331) -0.110 (-2.096) -0.103 (-1.921) -0.103 (-1.924) -0.110 (-1.932) -0.154 (-2.628) -0.076 (-1.501) -0.059 (-1.137) -0.060 (-1.156) -0.066 (-1.209) -0.102 (-1.795) -0.058 (-1.194) -0.039 ラグ パラメータ (-0.387) 5 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 1 2 0.018 (1.928) 0.042 (3.859) -0.002 (-0.153) 0.001 (0.056) -0.003 (-0.357) 0.018 (1.909) 0.037 (2.958) -0.010 (-0.917) -0.001 (-0.065) 0.005 (0.522) 0.018 (1.956) 0.036 (3.601) -0.004 (-0.396) -0.002 (-0.166) -0.004 (-0.441) 0.018 (1.985) 0.036 (3.636) -0.004 (-0.374) -0.002 (-0.207) -0.004 (-0.479) 0.017 (1.880) 0.036 (3.612) -0.003 No. 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 自由度修正済 決定係数 0.223 0.214 0.234 0.254 0.216 0.215 0.216 0.234 0.250 0.228 0.225 0.225 0.235 0.260 0.225 0.225 0.226 0.262 0.256 0.220 0.219 D.W. 1.599 1.554 1.541 1.554 1.550 1.558 1.554 1.540 1.556 1.517 1.539 1.541 1.537 1.567 1.560 1.573 1.567 1.565 1.558 1.551 1.563 SBRD ラグ 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 4 4 4 4 4 4 4 4 84 0.220 1.557 4 85 0.252 1.549 4 SPRD パラメータ ラグ SFRD2 パラメータ (5.281) (-0.781) 0.170 -0.040 (5.266) 0.155 (4.462) 0.140 (3.918) 0.134 (4.035) 0.153 (4.475) 0.152 (4.455) 0.153 (4.503) 0.134 (3.830) 0.132 (3.848) 0.140 (4.002) 0.137 (3.896) 0.134 (3.808) 0.129 (3.709) 0.149 (4.410) 0.170 (4.919) 0.170 (4.891) 0.170 (4.938) 0.185 (5.032) 0.142 (4.248) 0.161 (4.698) 0.161 (4.677) 0.161 (4.726) 0.172 213 3 3 3 4 4 4 4 4 5 5 5 5 5 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 (-0.812) -0.050 (-0.951) -0.081 (-1.479) -0.071 (-1.469) -0.064 (-1.271) -0.065 (-1.298) -0.065 (-1.310) -0.078 (-1.497) -0.071 (-1.431) -0.074 (-1.488) -0.075 (-1.483) -0.079 (-1.573) -0.080 (-1.604) -0.115 (-2.046) -0.118 (-2.052) -0.118 (-2.055) -0.117 (-2.048) -0.181 (-3.052) -0.091 (-1.676) -0.085 (-1.521) -0.086 (-1.546) -0.086 (-1.543) -0.138 ラグ パラメータ (-0.347) 3 4 5 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 -0.002 (-0.167) -0.005 (-0.513) 0.017 (1.850) 0.040 (3.734) -0.003 (-0.311) -0.002 (-0.216) -0.004 (-0.468) 0.017 (1.815) 0.036 (2.958) -0.012 (-1.080) -0.003 (-0.333) 0.003 (0.341) 0.017 (1.874) 0.039 (3.591) -0.005 (-0.491) -0.003 (-0.317) -0.006 (-0.604) 0.018 (1.990) 0.039 (3.659) -0.005 (-0.445) -0.003 (-0.349) -0.006 (-0.637) 0.017 No. 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 自由度修正済 決定係数 0.256 0.219 0.219 0.220 0.249 0.260 0.223 0.223 0.224 0.249 0.263 0.242 0.239 0.239 0.249 0.246 0.225 0.221 0.220 0.231 0.242 D.W. 1.555 1.548 1.558 1.552 1.539 1.555 1.550 1.559 1.553 1.537 1.556 1.511 1.536 1.536 1.532 1.582 1.536 1.561 1.560 1.557 1.574 SBRD ラグ 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 5 5 5 5 5 5 107 0.218 1.525 5 108 0.215 1.549 5 SPRD パラメータ ラグ SFRD2 パラメータ (4.694) (-2.371) 0.139 -0.087 (4.235) 0.157 (4.669) 0.157 (4.653) 0.158 (4.712) 0.162 (4.555) 0.137 (4.293) 0.156 (4.786) 0.155 (4.766) 0.157 (4.831) 0.154 (4.470) 0.146 (4.402) 0.156 (4.597) 0.152 (4.484) 0.150 (4.393) 0.145 (4.307) 0.132 (3.831) 0.143 (4.042) 0.139 (3.926) 0.136 (3.833) 0.130 (3.718) 0.126 (3.659) 0.134 (3.797) 0.131 214 3 3 3 3 3 4 4 4 4 4 5 5 5 5 5 1 1 1 1 1 2 2 2 (-1.665) -0.076 (-1.412) -0.078 (-1.454) -0.080 (-1.480) -0.119 (-2.136) -0.099 (-2.010) -0.096 (-1.886) -0.097 (-1.913) -0.097 (-1.928) -0.112 (-2.131) -0.096 (-1.936) -0.101 (-2.014) -0.101 (-1.996) -0.104 (-2.063) -0.104 (-2.098) -0.135 (-2.271) -0.143 (-2.372) -0.141 (-2.334) -0.142 (-2.339) -0.146 (-2.421) -0.112 (-1.914) -0.110 (-1.851) -0.110 ラグ パラメータ (1.868) 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 1 2 3 0.040 (3.690) -0.004 (-0.367) -0.003 (-0.317) -0.006 (-0.685) 0.017 (1.825) 0.039 (3.642) -0.003 (-0.309) -0.002 (-0.206) -0.006 (-0.627) 0.016 (1.769) 0.035 (2.905) -0.013 (-1.162) -0.004 (-0.367) 0.002 (0.175) 0.017 (1.852) 0.036 (2.966) -0.013 (-1.204) -0.005 (-0.439) 0.002 (0.214) 0.018 (1.896) 0.037 (3.058) -0.013 (-1.134) -0.005 No. 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 自由度修正済 決定係数 0.214 0.224 0.243 0.219 0.216 0.215 0.225 0.246 0.222 0.219 0.219 0.228 0.245 0.224 0.221 0.221 0.230 D.W. 1.548 1.546 1.572 1.524 1.546 1.545 1.542 1.572 1.528 1.549 1.550 1.546 1.568 1.522 1.544 1.547 1.542 SBRD ラグ 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 SPRD パラメータ ラグ SFRD2 パラメータ (3.698) (-1.846) 0.128 -0.111 (3.606) 0.121 (3.462) 0.125 (3.681) 0.132 (3.804) 0.130 (3.720) 0.127 (3.633) 0.120 (3.474) 0.123 (3.724) 0.131 (3.879) 0.128 (3.783) 0.126 (3.708) 0.119 (3.534) 0.116 (3.614) 0.125 (3.814) 0.121 (3.688) 0.119 (3.606) 0.113 (3.459) 2 2 3 3 3 3 3 4 4 4 4 4 5 5 5 5 5 (-1.852) -0.111 (-1.868) -0.115 (-1.996) -0.111 (-1.897) -0.113 (-1.929) -0.114 (-1.944) -0.112 (-1.927) -0.121 (-2.224) -0.122 (-2.203) -0.124 (-2.231) -0.125 (-2.269) -0.121 (-2.197) -0.113 (-2.218) -0.121 (-2.328) -0.121 (-2.311) -0.123 (-2.366) -0.121 (-2.353) ラグ (-0.438) 4 5 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 注）パラメータ欄の上段は推定されたパラメータ、下段の()内の数値は t 値。 215 パラメータ 0.002 (0.199) 0.017 (1.807) 0.037 (3.051) -0.012 (-1.048) -0.004 (-0.377) 0.002 (0.170) 0.017 (1.767) 0.036 (2.986) -0.011 (-1.004) -0.002 (-0.228) 0.002 (0.219) 0.016 (1.701) 0.036 (2.917) -0.012 (-1.095) -0.002 (-0.208) 0.004 (0.349) 0.017 (1.796) 参考資料 F：国際パネルデータ一覧 第 3 章で実施した分析で利用するために、各国の研究開発や経済状況について収集し、整備し た国際パネルデータセットを参考資料として掲載した。 データは Main Science and Technology Indicators をはじめとする OECD データベースを主に 参照して以下の 13 カ国についてとりまとめており、収録期間は原則として 1981 年以降である。 ただし、生産性（Productivity）の Total Industry TFP のみ EU KLEMS が推計したデータであ り、出典は OECD ではない。 カナダ デンマーク フィンランド フランス ドイツ アイルランド イタリア 日本 韓国 オランダ スペイン イギリス アメリカ なお、表中の各数値の単位については以下のとおり略記している。 単位略号 定義 mil. 2005 PPP million 2005 dollars - constant prices and PPP mil. current PPP million dollars - current prices and PPP mil. NC million national currency - for euro area, pre-EMU euro or EUR NC/$ National currency per US$ 216 (1) カナダ DB名 MSTI GBAORD 指標名 Gross Domestic Expenditure on R&D Business Enterprise Expenditure on R&D Higher Education Expenditure on R&D Government Intramural Expenditure on R&D Total Government Budget Appropriations or Outlays for R&D Technology balance of payments: Payments Technology balance of payments: Receipts Percentage of GERD financed by industry Percentage of GERD financed by government Percentage of GERD financed by other national sources Percentage of GERD financed by abroad Percentage of BERD financed by industry Percentage of BERD financed by government Percentage of BERD financed by other national sources Percentage of BERD financed by abroad Percentage of HERD financed by industry Percentage of GOVERD financed by industry Exploration and exploitation of the Earth Environment Exploration and exploitation of space Transport, telecommunication and other infrastructures Energy Industrial Production and technology Health Agriculture Education Culture, recreation religion and mass media Political and social systems, structures and processes General advancement of knowledge : R&D financed from General University Funds (GUF) General advancement of knowledge : R&D financed from other sources than GUF Defence Total Multi-factor Productivity 単位 mil. 2005 PPP mil. 2005 PPP mil. 2005 PPP mil. 2005 PPP mil. NC mil. NC mil. NC % % % % % % % % % % mil. NC mil. NC mil. NC mil. NC mil. NC mil. NC mil. NC mil. NC mil. NC mil. NC mil. NC mil. NC mil. NC mil. NC mil. NC growth rate in % Productivi ty Total Industry TFP (value added based) by EU KLEMS Nov. 2009, updated Mar. 2011 1995=100 1995 = 100 growth rate in % National 実質GDP(PPPベース) Accounts 名目GDP(PPPベース) mil. 2005 PPP mil. current PPP Economic Statistics Population Education FDI Product Market Regulation GDPデフレータ 名目GDP(現地通貨ベース) Exchange Rates Purchasing Power Parities for GDP GDP Export Import 輸出比率 輸入比率 Share of ICT value added in business sector value added Shares of ICT investment in non-residential gross fixed capital formation Unemployment rates 名目長期金利 CPI上昇率 総人口 15～64歳人口 25～64歳人口 高齢化率(65歳以上人口比率) Population aged 25-64 with tertiary level of education average number of years of schooling of the population aged between 25 and 64 years working age population (15-64 years) Outward FDI stocks Inward FDI stocks Inflows of foreign direct investment Outflows of foreign direct investment Product Market Regulation State control of business enterprises Legal and administrative barriers to entrepreneurship Barriers to international trade and investment 2005=100 mil. NC NC/$ NC/$ mil. 2005 PPP mil. 2005 PPP mil. 2005 PPP % % % % 1981 1982 7193 7806 3460 3738 1917 2062 1756 1948 2110 2464 499 535 188 307 40.8 37.9 50.6 52.2 4.8 4.5 3.8 5.3 81.9 76.9 10.7 12.5 0.0 0.0 7.4 10.7 4.1 3.3 1.0 0.8 65 95 26 34 .. .. 99 123 128 132 211 216 128 139 362 407 .. .. .. .. .. .. 465 563 392 487 115 142 2110 2464 #N/A 587246 307103 52.3 360471 1.20 1.17 587246 117148 105871 19.9% 18.0% #N/A #N/A 570457 316499 55.5 379859 1.23 1.20 570457 115315 88821 20.2% 15.6% 1983 1984 7855 8556 3706 4168 2068 2120 2023 2200 2721 2990 584 640 459 546 34.7 35.4 52.8 51.9 4.5 4.1 8.1 8.6 70.9 70.1 12.6 12.8 0.0 0.0 16.6 17.1 3.9 3.9 0.7 0.8 100 125 41 59 .. .. 123 128 152 132 248 331 171 186 474 497 .. .. .. .. .. .. 544 541 571 632 158 190 2721 2990 #N/A #N/A 585960 337960 57.7 411386 1.23 1.22 585960 122129 97664 20.8% 16.7% 99.3 #N/A #N/A 620031 371041 59.8 449582 1.30 1.21 620031 144612 114340 23.3% 18.4% 1985 1986 9230 9685 4862 5223 2195 2276 2099 2108 3060 3203 751 788 545 587 40.0 41.4 48.1 46.9 4.2 4.1 7.7 7.5 73.6 74.6 12.2 11.8 0.0 0.0 14.3 13.6 4.3 4.1 1.0 1.0 127 151 58 63 .. .. 109 94 165 171 333 364 186 194 516 501 .. .. .. .. .. .. 600 657 584 597 209 221 3060 3203 0.2 -1.2 99.5 98.3 #N/A #N/A #N/A #N/A 649669 665396 400650 419525 61.7 63.0 485714 512541 1.37 1.39 1.21 1.22 649669 665396 151576 158076 123878 132817 23.3% 23.8% 19.1% 20.0% 1987 1988 9761 10070 5389 5492 2295 2498 1999 1984 3128 3340 785 861 767 893 41.0 40.3 45.2 43.8 4.3 5.7 9.5 10.2 71.6 70.8 11.6 11.1 0.0 0.0 16.8 18.0 5.0 5.1 1.2 1.3 135 144 51 54 57 87 162 171 207 196 379 408 235 250 436 459 .. .. .. .. .. .. 655 649 445 477 245 277 3128 3340 -0.1 0.5 98.2 98.6 #N/A #N/A #N/A #N/A 693697 728204 450192 488918 64.9 67.1 558949 613094 1.33 1.23 1.24 1.25 693697 728204 162723 177266 139897 158714 23.5% 24.3% 20.2% 21.8% 1989 1990 10815 11298 5430 5692 3232 3340 2052 2154 4085 4279 931 988 885 987 38.3 38.6 46.6 45.9 6.2 6.3 8.9 9.2 72.7 72.8 10.1 9.3 0.0 0.0 17.1 17.9 4.9 5.0 1.3 1.8 144 142 58 73 134 127 169 192 222 227 414 411 300 354 494 528 .. .. .. .. .. .. 1190 1209 516 591 274 273 4085 4279 -0.6 -1.2 98.1 96.9 #N/A #N/A #N/A #N/A 747279 748722 520725 541904 69.7 72.4 657728 679921 1.18 1.17 1.26 1.25 747279 748722 179002 187360 168044 171457 24.0% 25.0% 22.5% 22.9% 1991 1992 11519 11969 5728 6062 3521 3715 2153 2121 4618 4811 1063 1032 1064 1109 38.2 39.2 45.7 45.1 6.7 6.5 9.4 9.3 71.6 71.5 9.9 10.8 0.0 0.0 18.5 17.7 7.0 8.3 1.7 1.7 64 66 82 100 332 360 187 186 333 332 470 498 342 356 569 550 .. .. .. .. .. .. 1276 1369 579 600 234 253 4618 4811 -0.9 0.7 96.0 96.7 #N/A #N/A #N/A #N/A 733057 739473 549371 567340 74.9 76.7 685367 700480 1.15 1.21 1.25 1.23 733057 739473 190716 204393 175727 183931 26.0% 27.6% 24.0% 24.9% 1993 1994 12680 13727 6685 7785 3809 3781 2108 2072 4872 4875 1125 1251 1276 1627 41.2 44.0 42.3 38.1 6.9 6.6 9.6 11.2 72.7 73.1 9.7 7.5 0.0 0.0 17.7 19.4 8.6 8.1 1.4 1.4 74 74 111 115 380 323 213 218 337 342 512 533 363 389 576 573 .. .. .. .. .. .. 1333 1327 590 598 234 234 4872 4875 0.6 2 97.3 99.2 #N/A #N/A #N/A #N/A 756766 793122 593353 634867 78.4 80.0 727184 770873 1.29 1.37 1.23 1.21 756766 793122 226545 255328 197456 213351 29.9% 32.2% 26.1% 26.9% 1995 1996 13838 13680 8040 7918 3714 3660 1993 2014 4638 4402 1383 1397 1761 1904 45.7 46.3 35.9 33.7 6.9 7.6 11.6 12.4 74.3 74.3 6.2 4.9 0.0 0.0 19.5 20.8 8.0 9.1 1.8 5.5 204 229 173 141 329 296 230 173 268 337 453 430 388 382 532 513 .. .. .. .. .. .. 1291 1209 274 251 218 212 4638 4402 0.8 -0.8 100.0 99.2 #N/A #N/A #N/A #N/A 815396 828596 666239 689963 81.7 83.3 810426 836864 1.37 1.36 1.22 1.21 815396 828596 276998 292504 225597 237125 34.0% 35.3% 27.7% 28.6% 1997 1998 14319 15807 8550 9513 3795 4294 1892 1926 4406 4874 1610 1739 1934 2795 48.0 45.7 32.0 30.3 7.7 8.1 12.3 15.9 75.0 70.9 4.9 3.3 0.0 0.0 20.0 25.8 9.8 9.4 4.2 3.6 203 208 164 181 265 377 177 198 266 235 543 529 357 405 478 502 .. .. .. .. .. .. 1207 1412 287 283 251 256 4406 4874 1.9 1.2 101.1 102.3 #N/A #N/A #N/A #N/A 863612 898998 731875 770476 84.7 85.7 882733 914973 1.38 1.48 1.21 1.19 863612 898998 316881 345791 270901 284662 36.7% 38.5% 31.4% 31.7% #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! 9% 7.6% 15.0% 12.5% 2482 1691 1206 9.6% % % % 万人 万人 万人 % 9% 11.0% 14.4% 10.8% 2512 1715 1236 9.7% 10% 12.0% 11.4% 5.9% 2537 1734 1265 9.9% 11% 11.3% 12.7% 4.3% 2561 1752 1292 10.0% 11% 10.6% 10.9% 4.0% 2584 1769 1317 10.3% 12% 9.7% 9.1% 4.2% 2610 1788 1345 10.5% 13% 8.8% 9.5% 4.4% 2645 1808 1376 10.7% 12% 7.8% 9.8% 4.0% 2679 1829 1409 10.9% 13% 7.5% 9.8% 5.0% 2728 1859 1447 11.1% 13% 8.1% 10.7% 4.8% 2769 1884 1478 11.3% 14% 10.3% 9.5% 5.6% 2804 1903 1502 11.5% 16% 11.2% 8.1% 1.5% 2837 1921 1521 11.6% 17% 11.4% 7.2% 1.9% 2868 1939 1541 11.7% 16% 10.4% 8.4% 0.2% 2900 1960 1562 11.8% 17% 9.5% 8.2% 2.1% 2930 1982 1583 12.0% 18% 9.6% 7.2% 1.6% 2961 2004 1603 12.1% 18% 9.1% 6.1% 1.6% 2991 2027 1624 12.2% % year #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! mil. US$ .. .. .. .. mil. US$ mil. US$ mil. US$ score score 1999 2000 17032 19063 10041 11495 4908 5372 2020 2142 5286 5634 2012 1901 2962 4668 44.9 44.9 31.2 29.3 8.6 8.4 15.3 17.4 71.1 69.3 3.5 2.3 0.0 0.0 25.4 28.4 9.1 9.5 2.9 3.1 285 253 210 255 352 374 181 168 239 251 535 683 493 635 577 578 .. .. .. .. .. .. 1521 1607 406 338 288 269 5286 5634 1.9 2.4 104.2 106.7 #N/A #N/A #N/A #N/A 948728 998378 825019 874086 87.0 87.6 982441 1076577 1.49 1.49 1.19 1.23 948728 998378 382729 416842 306844 331781 40.3% 41.8% 32.3% 33.2% 12.1 1662 12.2 1685 .. .. .. .. 12.2 1705 .. .. .. .. 12.2 1723 .. .. .. .. 12.3 1740 .. .. .. .. 12.3 1757 .. .. .. .. 12.4 1773 .. .. .. .. 12.4 1791 .. .. .. .. 12.4 1811 .. .. .. .. 12.5 1833 84813 112850 .. .. 12.5 1856 .. .. .. .. 12.6 1877 .. .. .. .. 12.6 1897 .. .. .. .. 12.7 1918 .. .. .. .. 12.7 1941 118106 123182 .. .. 12.8 1964 .. .. .. .. 19% 8.3% 5.3% 1.0% 3016 2047 1641 12.4% 38.2% 13.0 2007 12.9 1986 .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 1.285 1.865 1.314 0.674 score score 217 20% 21% 7.6% 6.8% 5.5% 5.9% 1.7% 2.7% 3040 3069 2069 2095 1658 1678 12.5% 12.6% 39.3% #VALUE! 13.1 13.2 2028 2052 237647 212723 .. .. 2001 2002 21215 21352 13083 12288 5891 6763 2182 2243 6519 6843 1648 1759 4255 3441 50.3 51.5 29.2 31.6 7.9 8.7 12.6 8.2 76.6 83.9 3.6 2.6 0.0 0.0 19.8 13.5 9.4 8.6 3.9 3.8 194 200 290 315 400 376 217 218 365 289 905 846 861 1052 584 563 .. .. .. .. .. .. 1632 2031 546 415 276 252 6519 6843 0.3 1 107.1 108.1 #N/A #N/A #N/A #N/A 2003 2004 21687 22709 12378 12892 7152 7711 2074 2021 7237 7603 1592 1528 3582 3650 50.3 50.2 31.4 31.0 9.5 9.8 8.7 9.0 82.7 82.8 2.6 2.2 0.0 0.0 14.7 15.1 8.3 8.3 3.5 3.6 160 153 349 336 333 315 207 219 455 380 967 906 1156 1191 554 538 .. .. .. .. .. .. 1883 2259 582 636 273 285 7237 7603 -0.1 0 108.0 108.0 #N/A #N/A #N/A #N/A 2005 2006 23090 23336 12886 13221 7842 7725 2239 2269 8225 8316 1463 1390 3214 2834 49.3 51.2 31.8 31.1 10.1 10.0 8.8 7.7 82.5 84.7 2.6 2.5 0.0 0.0 14.9 12.8 8.4 8.4 3.8 3.5 188 156 401 363 326 342 244 217 332 428 1082 1027 1316 1377 629 658 .. .. .. .. .. .. 2298 2350 715 754 338 333 8225 8316 1.2 0.5 109.3 109.9 #N/A #N/A #N/A #N/A 2007 2008 2009 23356 22971 22591 13032 12433 11858 7922 8162 8240 2274 2241 2397 9145 9793 10120 1641 1112 955 3372 2939 2626 49.2 49.5 47.7 32.0 34.0 35.1 9.6 9.3 10.0 9.3 7.2 7.1 82.0 85.2 84.2 2.1 2.3 3.0 0.0 0.0 0.0 15.9 12.5 12.8 8.5 8.2 8.3 5.0 4.4 4.3 174 151 .. 401 422 .. 331 342 .. 234 261 .. 494 584 .. 1078 1048 .. 1622 1649 .. 657 637 .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 2653 3258 .. 848 754 .. 296 314 .. 9145 9793 .. -0.4 -1.1 -0.6 109.4 108.2 107.6 #N/A #N/A 2010 22232 11184 8455 2490 10356 566 3081 45.5 36.1 11.8 6.6 83.9 3.9 0.0 12.2 7.3 4.4 .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 2011 21425 10986 8165 2170 .. .. .. 46.5 .. .. 6.4 84.5 3.9 0.0 11.6 7.5 3.0 .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 2012 .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 0.6 108.2 1016187 1045906 1065580 1098826 1132000 1163957 1189564 1197757 1164582 1202022 1230938 1048821 1132000 1200850 1262849 1298956 1276409 1332626 1396160 909848 937829 989275 89.5 89.7 92.8 95.4 100.0 103.2 106.2 108.4 109.6 110.9 113.4 1108048 1152905 1213175 1290906 1373845 1450405 1529589 1603418 1528985 1624608 1720748 1.55 1.22 1.57 1.23 1.40 1.23 1.30 1.23 1.21 1.21 1.13 1.21 1.07 1.21 1.07 1.23 1.14 1.20 1.03 1.22 0.99 1.23 1016187 1045906 1065580 1098826 1132000 1163957 1189564 1197757 1164582 1202022 1230938 404491 409370 400121 420040 427996 430513 435785 415316 358061 314754 320094 333332 360118 385838 404859 428783 435096 376775 39.8% 39.1% 37.5% 38.2% 37.8% 37.0% 36.6% 34.7% 30.7% 31.0% 30.6% 31.3% 32.8% 34.1% 34.8% 36.0% 36.3% 32.4% #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! 6% #VALUE! 20% 19% 19% 19% 18% 17% 17% 16% 17% 7.2% 7.7% 7.6% 7.2% 6.8% 6.3% 6.0% 6.1% 8.3% 5.5% 5.3% 4.8% 4.6% 4.1% 4.2% 4.3% 3.6% 3.2% 2.5% 2.3% 2.8% 1.9% 2.2% 2.0% 2.1% 2.4% 0.3% 3102 3135 3164 3194 3225 3258 3293 3332 3372 2124 2153 2178 2204 2233 2260 2288 2315 2342 1702 1727 1748 1769 1792 1814 1837 1861 1885 12.6% 12.7% 12.8% 13.0% 13.1% 13.3% 13.5% 13.7% 13.9% #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! 49.5% 13.2 13.3 13.4 13.4 2081 2110 2134 2160 .. .. .. .. .. .. 519320 524274 593580 .. .. .. .. .. .. 516283 443191 523247 .. .. .. 43341 27540 44404 57719 79752 41728 .. .. .. -445 25693 59765 114642 57147 21438 1.137 0.957 1.689 1.312 1.194 1.143 0.529 0.417 380991 398459 426276 456096 31.7% 32.4% 35.5% 37.1% #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! 8.0% 7.4% #VALUE! 3.2% 2.8% #VALUE! 1.8% 2.9% #VALUE! 3411 #VALUE! 2367 #VALUE! 1908 #VALUE! 14.1% #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! 616134 561111 38583 23412 .. .. .. .. .. .. .. .. (2) デンマーク DB名 MSTI GBAORD 指標名 Gross Domestic Expenditure on R&D Business Enterprise Expenditure on R&D Higher Education Expenditure on R&D Government Intramural Expenditure on R&D Total Government Budget Appropriations or Outlays for R&D Technology balance of payments: Payments Technology balance of payments: Receipts Percentage of GERD financed by industry Percentage of GERD financed by government Percentage of GERD financed by other national sources Percentage of GERD financed by abroad Percentage of BERD financed by industry Percentage of BERD financed by government Percentage of BERD financed by other national sources Percentage of BERD financed by abroad Percentage of HERD financed by industry Percentage of GOVERD financed by industry Exploration and exploitation of the Earth Environment Exploration and exploitation of space Transport, telecommunication and other infrastructures Energy Industrial Production and technology Health Agriculture Education Culture, recreation religion and mass media Political and social systems, structures and processes General advancement of knowledge : R&D financed from General University Funds (GUF) General advancement of knowledge : R&D financed from other sources than GUF Defence Total Multi-factor Productivity 単位 mil. 2005 PPP mil. 2005 PPP mil. 2005 PPP mil. 2005 PPP mil. NC mil. NC mil. NC % % % % % % % % % % mil. NC mil. NC mil. NC mil. NC mil. NC mil. NC mil. NC mil. NC mil. NC mil. NC mil. NC mil. NC mil. NC mil. NC mil. NC growth rate in % Productivi ty Total Industry TFP (value added based) by EU KLEMS Nov. 2009, updated Mar. 2011 1995=100 1995 = 100 growth rate in % National 実質GDP(PPPベース) Accounts 名目GDP(PPPベース) mil. 2005 PPP mil. current PPP Economic Statistics Population Education FDI Product Market Regulation GDPデフレータ 名目GDP(現地通貨ベース) Exchange Rates Purchasing Power Parities for GDP GDP Export Import 輸出比率 輸入比率 Share of ICT value added in business sector value added Shares of ICT investment in non-residential gross fixed capital formation Unemployment rates 名目長期金利 CPI上昇率 総人口 15～64歳人口 25～64歳人口 高齢化率(65歳以上人口比率) Population aged 25-64 with tertiary level of education average number of years of schooling of the population aged between 25 and 64 years working age population (15-64 years) Outward FDI stocks Inward FDI stocks Inflows of foreign direct investment Outflows of foreign direct investment Product Market Regulation State control of business enterprises Legal and administrative barriers to entrepreneurship Barriers to international trade and investment 2005=100 mil. NC NC/$ NC/$ mil. 2005 PPP mil. 2005 PPP mil. 2005 PPP % % 1981 1982 1097 1180 545 612 293 301 249 257 1982 2219 507 1112 760 1293 42.5 44.3 53.5 51.5 2.0 2.1 2.1 2.1 84.4 84.3 12.4 12.2 0.5 0.9 2.8 2.7 0.7 0.8 1.6 1.9 58 64 36 37 64 75 63 68 198 248 321 384 189 211 188 200 .. .. .. .. .. .. .. .. 709 772 5 6 1982 2219 90.8 105563 55388 52.5 430068 7.12 7.76 105563 28207 23061 26.7% 21.8% 92.2 1.5 109483 60946 55.7 491088 8.33 8.06 109483 29105 23777 26.6% 21.7% 1983 1984 1266 1351 675 735 317 333 264 272 2643 3039 1247 1471 1219 1330 45.6 47.4 49.6 47.5 2.7 3.0 2.1 2.1 84.3 86.0 12.0 10.8 1.1 0.9 2.6 2.4 0.9 0.9 2.0 2.1 45 51 31 47 89 100 76 70 267 186 423 503 118 108 205 255 .. .. .. .. .. .. 919 1090 394 494 6 22 2643 3039 92.7 0.6 112386 65036 57.9 541428 9.15 8.33 112386 30455 24198 27.1% 21.5% 86.4 93.9 1.2 117068 70290 60.0 597727 10.36 8.50 117068 31534 25643 26.9% 21.9% 1985 1986 1987 1444 1612 1734 798 894 964 352 388 414 282 314 336 3409 4036 4586 1706 .. .. 1945 .. .. 48.9 48.1 47.5 46.0 45.9 45.8 3.1 3.6 4.0 2.1 2.4 2.7 87.2 85.4 84.0 9.9 11.0 11.8 0.7 1.4 1.9 2.2 2.3 2.3 1.0 1.1 1.3 2.2 2.3 2.4 44 65 69 51 41 58 110 111 118 81 91 91 220 200 209 718 650 779 111 243 222 254 312 402 .. .. .. .. .. .. .. .. .. 1056 1353 1452 603 774 970 18 18 18 3409 4036 4586 1.5 1.4 0.2 87.7 88.9 89.1 94.3 93.1 93.1 0.4 -1.2 -0.1 121779 127806 128177 75352 80849 83461 61.9 63.3 65.1 648540 698783 734418 10.60 8.09 6.84 8.61 8.64 8.80 121779 127806 128177 33428 33849 35503 28235 30921 30777 27.4% 26.5% 27.7% 23.2% 24.2% 24.0% 1988 1989 1833 1903 1013 1047 447 472 352 363 6092 6101 .. .. .. .. 47.1 46.8 45.6 45.5 4.4 4.6 2.9 3.1 83.6 83.3 11.7 11.7 2.0 2.1 2.6 2.8 1.4 1.5 2.8 3.1 104 100 146 185 139 142 111 105 196 207 1084 948 102 108 491 472 .. .. .. .. .. .. 2109 2160 1217 1361 24 25 6092 6101 0.4 0.7 89.5 90.1 94.0 95.2 1.0 1.3 127994 128727 86222 90000 67.4 69.9 762213 804549 6.73 7.31 8.84 8.94 127994 128727 38619 40450 32146 33750 30.2% 31.4% 25.1% 26.2% 1990 1991 2022 2137 1151 1251 477 482 371 378 6058 5754 .. .. .. .. 49.3 51.4 42.3 39.7 4.6 4.6 3.8 4.4 84.8 86.0 9.6 7.9 1.9 1.7 3.7 4.4 1.6 1.6 3.4 3.6 106 106 230 186 154 170 90 94 205 133 824 781 99 118 466 479 .. .. .. .. .. .. 2137 2037 1386 1398 25 36 6058 5754 1.4 1.1 91.4 92.4 96.2 96.3 1.0 0.2 130797 132498 94983 99628 72.6 75.2 840648 874363 6.19 6.40 8.85 8.78 130797 132498 43179 45980 34540 35783 33.0% 34.7% 26.4% 27.0% 1992 1993 1994 2220 2324 .. 1297 1355 .. 504 531 .. 394 414 .. 5627 5841 6024 .. .. .. .. .. .. 50.7 50.0 .. 38.6 37.7 .. 4.8 5.0 .. 5.9 7.3 .. 85.0 84.1 .. 6.8 5.8 .. 1.9 2.0 .. 6.4 8.2 .. 1.7 1.8 .. 3.5 3.3 .. 112 109 110 255 269 254 180 193 203 115 138 143 233 243 133 680 507 703 85 95 98 387 471 409 .. .. .. .. .. .. .. .. .. 2042 2250 2155 1295 1310 1352 34 36 39 5627 5841 6024 1.2 0.4 5.2 93.5 93.8 98.7 96.5 96.1 99.3 0.2 -0.5 3.4 135115 134994 142453 104009 106197 114409 77.0 78.7 80.3 906595 911809 976945 6.04 6.48 6.36 8.72 8.59 8.54 135115 134994 142453 46208 46660 50582 35811 35417 39955 34.2% 34.6% 35.5% 26.5% 26.2% 28.0% % % #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! % % #VALUE! 7.8% 8.4% 7.9% 6.6% 5.0% #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! 16% 16% 11.8% 512 334 256 14.5% % 万人 万人 万人 % 20% 10.1% 512 336 257 14.7% 22% 6.9% 511 338 258 14.8% 21% 6.3% 511 339 260 14.9% 20% 4.7% 511 340 261 15.1% 21% 5.0% 11.3% 4.0% 513 343 264 15.4% 3.7% 512 341 262 15.3% 16% 5.7% 9.9% 4.5% 513 344 266 15.5% 17% 6.8% 9.7% 4.8% 513 345 268 15.6% 18% 7.2% 10.6% 2.6% 514 346 270 15.6% 18% 7.9% 9.3% 2.4% 515 348 273 15.6% 18% 8.6% 9.0% 2.1% 517 349 276 15.5% 21% 9.5% 7.3% 1.3% 519 350 278 15.5% 21% 7.7% 7.8% 2.0% 520 351 280 15.4% % year #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! mil. US$ .. .. .. .. mil. US$ mil. US$ mil. US$ score score 10.6 334 10.7 336 .. .. .. .. 10.7 338 .. .. .. .. score score 218 10.8 339 .. .. .. .. 10.8 340 .. .. .. .. 10.8 341 .. .. .. .. 10.9 343 .. .. .. .. 10.9 344 .. .. .. .. 10.9 345 .. .. .. .. 11.0 346 .. .. .. .. 11.0 348 .. .. .. .. 11.0 349 .. .. .. .. 11.1 350 .. .. .. .. 11.1 351 .. .. .. .. 1995 1996 2670 2775 1532 1690 655 600 454 452 6720 7545 .. .. .. .. 45.2 50.5 39.6 35.7 4.2 4.6 11.0 9.2 76.9 81.5 6.1 5.7 1.5 1.3 15.5 11.6 1.8 1.9 3.5 2.8 114 102 294 330 176 139 134 126 152 176 778 824 110 125 460 526 .. .. .. .. .. .. 2323 2681 1555 1711 42 43 6720 7545 1.3 1.5 100.0 101.5 100.0 100.6 0.7 0.6 146819 150981 120362 126682 82.0 83.9 1997 1998 2997 3255 1842 2106 665 653 462 466 8080 8560 .. .. .. .. 53.4 .. 36.1 .. 4.1 .. 6.4 .. 85.1 90.0 5.3 4.2 1.1 0.6 8.5 5.2 3.4 .. 2.1 .. 110 106 231 313 234 220 123 121 213 173 842 859 131 157 626 721 .. .. .. .. .. .. 3125 3296 1684 1738 46 48 8080 8560 0.2 -1 101.7 100.7 99.5 97.3 -1.0 -2.2 155810 159176 133599 138674 85.7 87.1 1999 2000 3554 .. 2307 .. 691 753 516 475 9593 9846 .. .. .. .. 59.0 .. 31.2 .. 3.3 .. 5.4 .. 89.5 .. 4.1 .. 0.6 .. 5.8 .. 2.1 2.0 5.5 6.7 113 114 302 261 230 247 167 163 182 176 1019 685 453 653 788 1101 .. .. .. .. .. .. 3426 3496 1970 1800 50 50 9593 9846 0.2 1.3 100.9 102.2 97.0 98.7 -0.4 1.8 163252 169012 143272 153900 87.8 91.1 2001 2002 4063 4289 2787 2960 768 989 478 316 9989 10017 .. .. .. .. 61.4 .. 28.2 .. 2.6 .. 7.8 .. 87.4 .. 3.1 .. 0.3 .. 9.2 .. 3.0 4.2 7.4 5.5 116 105 236 233 240 213 190 138 197 125 838 607 695 709 883 864 .. .. .. .. .. .. 3739 3904 1799 2163 49 53 9989 10017 -1.2 -0.2 101.0 100.8 96.9 96.0 -1.8 -1.0 170204 170997 157668 165346 92.6 96.7 2003 2004 4421 4363 3055 2969 1026 1065 310 299 10289 10460 .. .. .. .. 59.9 .. 27.1 .. 2.7 .. 10.3 .. 85.6 .. 2.4 .. 0.0 .. 12.0 .. 2.7 3.0 1.5 1.8 81 73 193 201 206 207 125 138 139 180 721 633 712 750 668 589 .. 367 .. 138 .. 344 4388 4640 2025 2066 119 134 10289 10460 0.5 1.5 101.3 102.8 96.1 96.9 0.1 0.9 171653 175595 164016 174461 95.6 99.4 2005 4419 3016 1088 285 11042 20599 27442 59.5 27.6 2.8 10.1 86.0 2.4 0.2 11.4 2.4 2.1 63 191 219 94 190 690 791 617 276 150 406 4998 2275 82 11042 0.4 103.2 97.4 0.5 179888 179888 100.0 2006 4608 3084 1194 302 11819 22736 31314 .. .. .. .. .. .. .. .. 2.5 1.0 80 199 227 83 249 755 1002 700 370 168 408 5245 2251 84 11819 0.5 103.7 97.6 0.2 185995 195995 105.4 2007 4875 3406 1288 158 13417 25962 32803 61.0 25.9 3.5 9.5 86.3 2.4 0.3 10.9 2.1 0.6 98 258 228 107 404 857 1118 681 334 199 470 5669 2918 77 13417 -0.6 103.1 96.7 -1.0 188940 205966 109.0 2008 5342 3734 1452 139 14843 30757 39135 2009 5589 3900 1549 116 16380 26456 38399 62.1 26.1 3.1 8.6 87.5 2.6 0.4 9.4 3.6 0.4 77 434 316 121 512 1533 1287 555 457 267 436 7271 3035 82 16380 .. .. .. .. 86.3 2.4 0.3 10.9 .. .. 66 370 248 116 581 1490 1124 559 370 303 420 6347 2763 86 14843 .. .. 2010 5513 3759 1613 117 17027 29598 35121 60.7 27.1 3.5 8.7 87.5 2.6 0.4 9.4 3.2 0.9 78 356 334 109 900 1847 1426 541 467 238 392 7224 3040 76 17027 2011 5617 3795 1677 121 18320 38267 39679 60.2 27.6 3.5 8.7 87.5 2.6 0.4 9.4 3.2 0.9 74 380 236 157 854 1787 1435 598 444 236 467 7882 3227 58 17835 2012 .. .. .. .. 18424 .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 187459 176837 179626 181610 218809 211123 223715 229086 116.7 119.4 124.5 126.1 1019545 1069488 1125641 1163615 1213473 1293963 1335611 1372737 1400689 1466180 1545257 1631659 1695264 1753152 1664790 1761116 1791518 5.60 5.80 6.60 6.70 6.98 8.08 8.32 7.89 6.59 5.99 6.00 5.95 5.44 5.10 5.36 5.62 8.47 8.44 8.43 8.39 8.47 8.41 8.47 8.30 8.54 8.40 8.59 8.32 8.23 8.01 7.89 7.87 146819 150981 155810 159176 163252 169012 170204 170997 171653 175595 179888 185995 188940 187459 176837 179626 52049 54248 56931 59248 66120 74553 76894 80075 79307 81512 88126 96026 98688 101980 92312 95051 42760 44195 48408 52541 54377 61476 62642 67340 66234 71342 79301 89941 93798 96931 85045 87785 35.5% 35.9% 36.5% 37.2% 40.5% 44.1% 45.2% 46.8% 46.2% 46.4% 49.0% 51.6% 52.2% 54.4% 52.2% 52.9% 29.1% 29.3% 31.1% 33.0% 33.3% 36.4% 36.8% 39.4% 38.6% 40.6% 44.1% 48.4% 49.6% 51.7% 48.1% 48.9% #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! 8% #VALUE! #VALUE! 20% 19% 20% 19% 22% 20% 19% 22% 22% 24% 25% 25% 25% #VALUE! #VALUE! #VALUE! 6.8% 6.3% 5.2% 4.9% 5.1% 4.3% 4.5% 4.6% 5.4% 5.5% 4.8% 3.9% 3.8% 3.4% 6.1% 7.5% 8.3% 7.2% 6.3% 5.0% 4.9% 5.7% 5.1% 5.1% 4.3% 4.3% 3.4% 3.8% 4.3% 4.3% 3.6% 2.9% 2.1% 2.1% 2.2% 1.8% 2.5% 2.9% 2.4% 2.4% 2.1% 1.2% 1.8% 1.9% 1.7% 3.4% 1.3% 2.3% 523 526 528 530 532 534 536 537 539 540 542 543 546 549 552 554 352 354 355 355 355 356 356 357 357 357 358 359 360 362 363 363 282 285 288 290 292 295 296 297 298 298 298 298 297 297 296 294 15.2% 15.1% 15.0% 14.9% 14.9% 14.8% 14.8% 14.8% 14.9% 15.0% 15.1% 15.3% 15.5% 15.7% 16.1% 16.6% #VALUE! #VALUE! #VALUE! 25.4% 26.5% #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! 34.3% #VALUE! 11.2 11.2 11.3 11.3 11.4 11.4 11.5 11.5 11.6 11.7 353 354 355 355 356 356 357 357 357 358 .. .. .. .. .. 73117 .. .. .. .. .. .. 184789 193268 210650 220981 .. .. .. .. .. 73585 .. .. .. .. .. .. 161281 151683 150251 143482 .. .. .. .. .. .. .. .. .. -10369 16195 8438 20624 14134 6882 3150 .. .. .. .. .. .. .. .. .. -10447 12873 2715 11815 2228 2966 -340 1.522 1.119 0.992 2.459 1.338 1.371 1.819 1.425 1.150 0.289 0.594 0.455 5.37 7.82 181610 101273 92693 55.8% 51.0% #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! 7.6% #VALUE! 2.7% #VALUE! 2.8% #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! .. .. .. .. .. .. .. .. (3) フィンランド DB名 MSTI GBAORD 指標名 Gross Domestic Expenditure on R&D Business Enterprise Expenditure on R&D Higher Education Expenditure on R&D Government Intramural Expenditure on R&D Total Government Budget Appropriations or Outlays for R&D Technology balance of payments: Payments Technology balance of payments: Receipts Percentage of GERD financed by industry Percentage of GERD financed by government Percentage of GERD financed by other national sources Percentage of GERD financed by abroad Percentage of BERD financed by industry Percentage of BERD financed by government Percentage of BERD financed by other national sources Percentage of BERD financed by abroad Percentage of HERD financed by industry Percentage of GOVERD financed by industry Exploration and exploitation of the Earth Environment Exploration and exploitation of space Transport, telecommunication and other infrastructures Energy Industrial Production and technology Health Agriculture Education Culture, recreation religion and mass media Political and social systems, structures and processes General advancement of knowledge : R&D financed from General University Funds (GUF) General advancement of knowledge : R&D financed from other sources than GUF Defence Total Multi-factor Productivity mil. 2005 PPP mil. 2005 PPP mil. 2005 PPP mil. NC mil. NC mil. NC % % % % % % % % % % mil. NC mil. NC mil. NC mil. NC mil. NC mil. NC mil. NC mil. NC mil. NC growth rate in % mil. 2005 PPP mil. current PPP Population Education FDI Product Market Regulation NC/$ NC/$ mil. 2005 PPP mil. 2005 PPP mil. 2005 PPP % % % % % % .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 18 2 .. 5 14 55 3 29 .. .. .. 10 15 62 4 29 .. .. .. 63 21 4 208 72 25 5 248 82 30 5 280 88.9 88.8 0.0 89086 51968 58.3 42300 0.81 0.81 89086 17853 18132 20.0% 20.4% 89.9 1.2 91780 55657 60.6 47107 0.94 0.85 91780 18626 18877 20.3% 20.6% 86450 47534 55.0 37590 0.73 0.79 86450 18194 17740 21.0% 20.5% 2005=100 mil. NC 1983 1211 675 277 250 280 80 5 56.3 41.6 1.2 0.9 95.6 3.5 0.1 0.8 2.6 11.3 20 3 248 66 2 .. .. .. .. mil. NC mil. NC National 実質GDP(PPPベース) Accounts 名目GDP(PPPベース) 1982 .. .. .. .. 5 12 45 2 25 mil. NC mil. NC 1995=100 1995 = 100 growth rate in % Economic Statistics .. mil. NC mil. NC Productivi ty Total Industry TFP (value added based) by EU KLEMS Nov. 2009, updated Mar. 2011 GDPデフレータ 名目GDP(現地通貨ベース) Exchange Rates Purchasing Power Parities for GDP GDP Export Import 輸出比率 輸入比率 Share of ICT value added in business sector value added Shares of ICT investment in non-residential gross fixed capital formation Unemployment rates 名目長期金利 CPI上昇率 総人口 15～64歳人口 25～64歳人口 高齢化率(65歳以上人口比率) Population aged 25-64 with tertiary level of education average number of years of schooling of the population aged between 25 and 64 years working age population (15-64 years) Outward FDI stocks Inward FDI stocks Inflows of foreign direct investment Outflows of foreign direct investment Product Market Regulation State control of business enterprises Legal and administrative barriers to entrepreneurship Barriers to international trade and investment 1981 1004 549 223 226 208 63 3 54.5 43.4 1.1 1.0 94.9 4.2 0.0 0.9 2.1 9.5 15 2 単位 mil. 2005 PPP 1984 1985 1375 1506 797 884 295 315 273 300 319 382 95 111 3 5 .. .. .. .. .. .. .. .. .. 96.6 .. 3.2 .. 0.0 .. 0.2 .. .. .. .. 22 23 3 6 .. .. 7 9 16 20 75 105 5 8 32 35 .. .. .. .. .. .. 89 100 33 38 6 7 319 382 2.3 80.0 81.8 89.8 90.5 -0.1 0.8 94632 97757 59542 63387 62.9 64.8 52681 57311 1.01 1.04 0.88 0.90 94632 97757 19842 19968 19051 20263 21.0% 20.4% 20.1% 20.7% 1986 1987 1631 1782 961 1050 338 368 325 358 430 481 120 143 6 18 .. 59.6 .. 38.1 .. 1.2 .. 1.0 .. 96.3 .. 3.2 .. .. .. 0.6 .. 3.8 .. 10.4 29 31 7 8 .. .. 10 12 22 24 119 135 8 10 40 44 .. .. .. .. .. .. 111 126 42 47 7 8 430 481 2.9 1.8 84.2 85.7 91.7 91.9 1.3 0.3 100339 103841 66516 70856 66.3 68.2 61660 66571 0.85 0.74 0.93 0.94 100339 103841 20305 20950 20970 22813 20.2% 20.2% 20.9% 22.0% 1988 1989 1909 2045 1143 1260 390 395 368 379 545 621 159 194 25 33 .. 62.2 .. 35.3 .. 1.6 .. 0.9 .. 96.2 .. 3.1 .. 0.0 .. 0.7 .. 4.8 .. 10.7 32 33 11 11 4 6 13 15 25 27 154 175 12 13 47 53 .. .. .. .. .. .. 144 169 51 58 9 10 545 621 2.9 3.2 88.2 91.0 94.1 95.5 2.3 1.5 109263 114811 77132 84118 70.6 73.3 75403 84291 0.70 0.72 0.98 1.00 109263 114811 21613 22207 25237 27513 19.8% 19.3% 23.1% 24.0% 1990 1991 2139 2177 1338 1241 400 481 401 440 713 800 203 212 32 37 .. 56.3 .. 40.9 .. 1.5 .. 1.3 .. 93.3 .. 5.4 .. 0.1 .. 1.2 .. 3.6 .. 11.2 32 19 10 21 23 24 16 28 30 29 200 195 14 30 59 71 .. .. .. .. .. .. 196 226 65 84 10 11 713 800 1.2 -1.8 92.1 90.4 95.8 92.8 0.3 -3.1 115391 108468 87812 85469 76.1 78.8 89316 85217 0.64 0.68 1.02 1.00 115391 108468 22575 20783 27419 23776 19.6% 19.2% 23.8% 21.9% 1992 1993 2204 2222 1251 1297 484 455 454 455 840 881 203 314 47 86 .. 56.6 .. 39.8 .. 1.8 .. 1.8 .. 92.3 .. 6.1 .. 0.1 .. 1.5 .. 4.6 .. 8.5 19 20 26 26 27 26 30 30 33 34 216 267 31 27 73 70 .. .. .. .. .. .. 225 213 86 91 13 19 840 881 1 3.2 91.3 94.3 92.8 95.7 0.0 3.2 104688 103839 84449 85603 80.7 82.4 83003 83914 0.75 0.96 0.98 0.98 104688 103839 22865 26599 23912 24220 21.8% 25.6% 22.8% 23.3% 1994 1995 2445 2530 1522 1600 461 495 462 421 887 930 283 286 67 43 .. 59.5 .. 35.1 .. 1.0 .. 4.5 .. 89.1 .. 5.6 .. 0.0 .. 5.3 .. 5.7 .. 11.9 18 11 21 24 17 20 29 32 31 33 292 295 28 33 64 66 .. .. .. .. .. .. 215 245 96 93 19 19 887 930 3.8 2.2 97.8 100.0 99.2 100.0 3.6 0.8 107633 111898 90587 96131 84.2 85.9 88404 96064 0.88 0.73 0.98 1.00 107633 111898 30242 32822 27368 29609 28.1% 29.3% 25.4% 26.5% 1996 1997 2927 3330 1937 2197 529 664 461 453 939 1184 359 439 51 82 .. 62.9 .. 30.9 .. 0.9 .. 5.3 .. 90.7 .. 4.1 .. 0.0 .. 5.1 .. 5.2 .. 14.1 11 14 24 27 28 30 32 35 31 48 267 324 32 94 67 75 .. .. .. .. .. .. 259 313 100 143 19 18 939 1184 2.1 3.2 102.1 105.4 101.4 104.1 1.4 2.7 115892 123084 98786 107754 85.2 87.5 99131 107380 0.77 0.87 1.00 1.00 115892 123084 34763 39608 31753 35524 30.0% 32.2% 27.4% 28.9% 7% 5.7% 8% 6.1% 8% 6.1% 9% 5.9% 9% 6.0% 10% 6.7% 11% 4.9% 12% 4.2% 10.6% 5.1% 495 334 267 13.0% #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! 11.3% 480 326 250 12.1% 万人 % 9.6% 483 328 253 12.2% 8.4% 486 330 256 12.4% 7.1% 488 333 258 12.4% 5.2% 490 334 261 12.5% 2.9% 492 334 263 12.7% 4.1% 493 335 265 12.9% 11% 3.1% 12.1% 6.6% 496 335 269 13.2% 12% 3.2% 13.2% 6.1% 499 336 271 13.4% 12% 6.7% 11.7% 4.3% 501 337 273 13.5% 15% 11.6% 12.0% 2.9% 504 339 275 13.7% 17% 16.2% 8.8% 2.2% 507 340 276 13.8% 18% 16.8% 9.0% 1.1% 509 340 277 14.0% 20% 15.1% 8.8% 0.8% 511 341 278 14.2% 17% 14.9% 7.1% 0.6% 512 342 278 14.4% 17% 12.7% 6.0% 1.2% 514 343 279 14.5% % year #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! mil. US$ .. .. .. .. mil. US$ score score 2000 2001 4733 4799 3356 3412 845 867 501 490 1296 1352 1850 2100 1688 1464 70.2 70.8 26.2 25.5 0.9 1.2 2.7 2.5 95.4 95.6 3.5 3.4 0.1 0.3 1.0 0.7 5.6 6.7 14.5 15.2 20 17 29 30 27 26 28 29 70 58 370 393 88 87 70 75 .. .. .. .. .. .. 346 350 159 192 17 21 1296 1352 3.7 1.4 114.2 115.8 110.2 111.1 2.4 0.8 141480 144711 132895 137641 93.9 95.1 132195 139288 1.09 1.12 0.99 1.01 141480 144711 56359 57325 46958 47590 39.8% 39.6% 33.2% 32.9% 2002 2003 4955 5170 3463 3644 950 993 513 501 1389 1453 2573 2715 1562 1490 69.5 70.0 26.1 25.7 1.2 1.1 3.1 3.1 95.7 95.8 3.2 3.3 0.1 0.1 1.0 0.8 6.2 5.8 14.2 13.6 14 15 31 28 25 26 33 29 58 66 388 390 104 97 78 89 .. .. .. .. .. .. 378 393 189 198 22 42 1389 1453 1 1.8 117.0 119.1 110.9 111.1 -0.2 0.2 147366 150331 143180 143962 97.2 95.8 143646 145531 1.06 0.89 1.00 1.01 147366 150331 59244 58116 49127 50701 40.2% 38.7% 33.3% 33.7% 2004 5401 3787 1069 511 1535 2870 1767 69.3 26.3 1.2 3.2 95.3 3.7 0.0 1.0 5.8 13.1 16 30 28 28 76 397 102 92 2 14 71 408 234 35 1535 3.1 122.8 114.0 2.6 156532 156128 99.7 152266 0.81 0.98 156532 62864 54451 40.2% 34.8% 2005 5601 3967 1066 535 1614 3716 2890 66.9 25.7 1.2 6.3 90.9 3.8 0.0 5.3 6.5 12.4 17 30 28 32 78 421 95 95 3 18 77 422 245 53 1614 1.6 124.7 114.9 0.8 161097 161097 100.0 157429 0.80 0.98 161097 67276 60683 41.8% 37.7% 2006 5846 4168 1095 546 1694 3947 2541 66.6 25.1 1.2 7.1 89.9 3.7 0.0 6.3 6.6 12.7 21 27 29 33 74 460 105 98 3 13 77 433 274 47 1694 2.7 128.1 118.3 2.9 168202 174526 103.8 165765 0.80 0.95 168202 75453 65458 44.9% 38.9% 2007 6151 4447 1147 520 1740 4144 2834 68.2 24.1 1.2 6.5 90.9 3.5 0.1 5.5 7.0 13.7 21 28 30 29 136 414 105 101 4 11 81 449 290 41 1740 3 132.0 120.4 1.8 177176 191278 108.0 179830 0.73 0.94 177176 81620 70051 46.1% 39.5% #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! % 万人 万人 mil. US$ mil. US$ 1998 1999 3718 4260 2497 2903 729 840 468 485 1250 1275 371 1665 97 2078 63.9 66.9 30.0 29.2 1.0 0.9 5.1 3.0 90.9 94.4 4.4 4.2 0.2 0.0 4.5 1.4 4.5 4.7 14.8 14.2 16 21 28 28 24 33 36 31 80 79 335 357 95 89 78 73 .. .. .. .. .. .. 324 323 149 159 17 18 1250 1275 3.3 1.2 108.8 110.2 106.7 107.7 2.5 0.9 129276 134329 116338 121974 90.0 90.8 116631 122321 0.90 0.94 1.00 1.00 129276 134329 43263 48065 38597 40235 33.5% 35.8% 29.9% 30.0% 9.7 326 9.7 328 .. .. .. .. 9.8 331 .. .. .. .. 9.9 333 .. .. .. .. 9.9 334 .. .. .. .. 10.0 334 .. .. .. .. 10.1 335 .. .. .. .. 10.2 335 .. .. .. .. 10.3 335 .. .. .. .. 10.3 10.4 10.5 10.6 10.7 10.8 10.9 11.3 336 337 338 340 340 341 342 343 11227 .. .. .. .. 14993 .. .. .. 5132 .. .. .. .. 8465 .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 19% 11.4% 4.8% 1.4% 515 344 279 14.7% 30.2% 11.4 344 .. .. .. .. 2.013 3.008 2.414 0.617 score score 219 19% 19% 10.3% 9.6% 4.7% 5.5% 1.2% 3.0% 517 518 346 346 280 280 14.8% 14.9% 31.3% #VALUE! 11.6 11.6 345 346 52109 24272 .. .. 2008 2009 2010 2011 2012 6576 6401 6547 6527 .. 4883 4572 4559 4599 .. 1130 1210 1338 1304 .. 528 582 605 577 .. 1814 1928 2069 2072 2010 6394 6523 5866 5759 .. 7289 6840 7152 7733 .. 70.3 68.1 66.1 67.0 .. 21.8 24.0 25.7 25.0 .. 1.2 1.3 1.3 1.4 .. 6.6 6.6 6.9 6.5 .. 91.4 91.9 91.9 92.1 .. 2.5 2.5 2.6 2.8 .. 0.0 0.0 0.0 0.0 .. 6.0 5.6 5.5 5.0 .. 7.2 6.4 5.7 5.5 .. 14.2 13.6 9.7 11.0 .. 23 23 21 25 .. 26 29 31 33 .. 34 31 30 32 .. 41 42 39 35 .. 160 191 166 225 .. 406 443 491 405 .. 116 112 107 119 .. 98 101 100 96 .. 10 8 4 2 .. 11 11 14 14 .. 79 86 89 104 .. 452 490 513 556 .. 308 327 403 367 .. 51 35 56 53 .. 1814 1928 2065 2065 .. -1.5 -6.3 3.2 130.0 121.8 125.7 177696 202337 113.9 185670 0.68 0.92 177696 86371 75274 48.6% 42.4% 14% 13% 6.4% 4.3% 4.1% 531 354 288 16.6% 162523 190360 117.1 172318 0.72 0.91 162523 67967 62315 41.8% 38.3% 167926 194729 116.0 178796 0.76 0.92 167926 73069 66585 43.5% 39.7% 172529 202795 117.5 189368 0.72 0.93 172529 74988 70362 43.5% 40.8% #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! 13% #VALUE! #VALUE! #VALUE! 8.2% 8.4% 7.8% #VALUE! 3.7% 3.0% 3.0% #VALUE! 0.0% 1.2% 3.4% #VALUE! 534 536 #VALUE! 355 355 #VALUE! 289 289 #VALUE! 16.9% 17.3% #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! 37.3% #VALUE! #VALUE! #VALUE! 18% 9.1% 5.0% 2.6% 519 347 281 15.1% 19% 9.1% 5.0% 1.6% 520 348 283 15.2% 11.7 347 .. .. .. .. 20% 9.1% 4.1% 0.9% 521 348 283 15.5% 11.8 348 .. .. .. .. 19% 8.9% 4.1% 0.2% 523 349 284 15.7% 11.9 348 .. .. .. .. 15% 7.7% 3.8% 1.6% 527 351 285 16.2% 14% 6.9% 4.3% 2.5% 529 352 286 16.5% 12.0 349 .. .. .. .. -1080 2828 1.240 2.014 1.423 0.283 15% 8.3% 3.4% 0.6% 525 350 285 15.9% .. .. 4220 4747 116532 114146 129195 136808 .. 91703 83531 84668 85800 .. 4808 7202 9279 4917 10525 .. 7656 12455 -1136 356 6935 .. 1.116 1.752 1.360 0.236 .. .. .. .. (4) フランス DB名 MSTI GBAORD 指標名 Gross Domestic Expenditure on R&D Business Enterprise Expenditure on R&D Higher Education Expenditure on R&D Government Intramural Expenditure on R&D Total Government Budget Appropriations or Outlays for R&D Technology balance of payments: Payments Technology balance of payments: Receipts Percentage of GERD financed by industry Percentage of GERD financed by government Percentage of GERD financed by other national sources Percentage of GERD financed by abroad Percentage of BERD financed by industry Percentage of BERD financed by government Percentage of BERD financed by other national sources Percentage of BERD financed by abroad Percentage of HERD financed by industry Percentage of GOVERD financed by industry Exploration and exploitation of the Earth Environment Exploration and exploitation of space Transport, telecommunication and other infrastructures Energy Industrial Production and technology Health Agriculture Education Culture, recreation religion and mass media Political and social systems, structures and processes General advancement of knowledge : R&D financed from General University Funds (GUF) General advancement of knowledge : R&D financed from other sources than GUF Defence Total Multi-factor Productivity 単位 mil. 2005 PPP mil. 2005 PPP mil. 2005 PPP mil. 2005 PPP mil. NC mil. NC mil. NC % % % % % % % % % % mil. NC mil. NC mil. NC mil. NC mil. NC mil. NC mil. NC mil. NC mil. NC mil. NC mil. NC mil. NC mil. NC mil. NC mil. NC growth rate in % 1981 1982 21440 22911 12632 13272 3520 3652 5059 5771 6220 7285 821 997 750 855 40.9 41.6 53.4 54.0 0.6 0.6 5.0 3.7 68.2 71.0 24.6 24.2 0.1 0.0 7.0 4.8 1.3 1.3 1.8 0.8 173 213 34 41 256 312 226 255 450 530 536 803 302 370 239 292 .. .. .. .. .. .. .. .. 1499 1680 2389 2637 6220 7285 1983 1984 23626 25064 13421 14325 3743 3847 6243 6646 8455 9418 1055 1347 952 1207 42.0 41.1 53.8 53.7 0.7 0.7 3.6 4.6 73.0 71.0 22.4 22.5 0.0 0.0 4.6 6.5 1.3 1.5 0.7 0.6 148 140 29 36 408 533 274 293 670 736 1002 1055 349 364 305 354 .. .. .. .. .. .. 915 1154 1356 1364 2768 3086 8455 9418 1985 26179 15373 3938 6615 10478 1457 1224 41.4 52.9 0.8 4.8 69.6 23.4 0.1 6.9 1.9 0.7 151 49 580 320 805 1249 409 364 .. .. .. 1986 26607 15622 4002 6737 10513 1446 1203 41.2 52.5 0.7 5.6 69.1 22.8 0.0 8.0 2.0 0.8 202 111 739 119 485 1467 314 455 .. .. .. 1987 27799 16372 4167 7014 11306 1587 1235 41.8 51.7 0.6 5.9 69.0 22.2 0.1 8.7 3.5 2.1 200 95 766 116 477 1486 369 486 .. .. .. 1988 28973 17229 4274 7219 11925 1689 1343 43.3 49.9 0.6 6.2 69.9 20.8 0.1 9.2 4.0 3.9 216 94 828 116 469 1521 377 492 .. .. .. 1989 30792 18581 4579 7364 12765 1817 1507 43.9 48.1 0.6 7.4 69.8 19.3 0.0 10.9 4.6 3.8 208 91 984 107 445 1692 422 517 .. .. .. 1990 32807 19822 4781 7934 14084 2081 1574 43.5 48.3 0.7 7.5 69.1 19.8 0.0 11.1 4.9 3.8 219 92 1096 135 405 1682 471 547 .. .. .. 1991 33166 20391 5003 7513 14198 2109 1498 42.5 48.8 0.7 8.0 66.2 22.3 0.0 11.4 4.2 4.8 236 98 1222 136 449 1800 492 590 .. .. .. 1992 33792 21114 5162 7067 13725 2253 1624 46.6 43.5 1.3 8.7 71.5 16.4 0.1 12.0 3.7 5.5 147 150 1336 81 533 1012 620 534 .. .. .. 1993 34063 21016 5392 7195 13634 2202 1568 47.0 43.5 1.3 8.1 73.4 15.3 0.1 11.3 3.3 4.7 154 173 1387 83 533 963 621 538 .. .. .. 1994 34041 21051 5508 7022 13640 2153 1577 48.7 41.6 1.4 8.3 75.8 13.0 0.0 11.2 3.2 5.3 107 187 1455 82 559 885 608 532 .. .. .. 1995 34302 20918 5730 7200 13193 2274 1651 48.3 41.9 1.7 8.0 76.1 12.7 0.0 11.1 3.3 5.4 105 255 1381 83 583 794 656 452 .. .. .. 1996 34468 21213 5804 6986 13105 2473 1867 48.5 41.5 1.6 8.3 75.6 13.1 0.0 11.4 3.2 6.2 93 260 1434 66 610 629 670 469 .. .. .. 1997 34058 21298 5931 6357 12557 2699 1930 51.6 38.8 1.6 7.9 79.0 10.4 0.1 10.6 3.0 7.6 97 261 1461 84 605 593 700 477 .. .. .. 1998 34393 21414 6056 6411 12703 2810 2330 53.5 37.3 1.8 7.4 81.6 9.0 0.1 9.4 3.4 9.4 113 278 1404 81 654 726 708 490 .. .. .. 1999 35799 22617 6144 6495 12892 2975 2586 54.1 36.9 1.9 7.0 81.2 10.0 0.1 8.8 3.4 10.8 93 203 1417 83 630 789 708 383 .. .. .. 2000 36946 23094 6928 6399 13842 2870 2976 52.5 38.7 1.6 7.2 81.0 9.9 0.1 9.0 2.7 6.7 76 241 1437 96 666 842 737 323 .. .. .. 2001 38479 24316 7274 6356 14839 3012 3572 54.2 36.9 1.7 7.2 82.9 8.4 0.0 8.7 3.1 6.3 112 421 1427 93 572 916 843 308 .. .. .. 2002 39521 24997 7454 6534 15498 2977 3846 52.1 38.3 1.6 8.0 79.4 10.3 0.0 10.2 2.9 6.7 105 451 1396 89 577 923 898 331 .. .. .. 2003 38794 24292 7511 6471 15804 2865 4597 50.8 39.0 1.8 8.4 78.4 11.1 0.1 10.4 2.7 5.7 155 494 1368 87 672 882 862 333 .. .. .. 2004 39395 24860 7341 6689 15906 .. .. 2005 39236 24372 7387 6972 16698 .. .. 50.7 38.7 1.8 8.8 77.8 11.4 0.0 10.7 1.8 6.4 166 483 1433 82 746 903 881 341 .. .. .. 2006 40191 25353 7718 6631 14602 .. .. 51.9 38.6 1.9 7.5 80.7 10.1 0.0 9.2 1.6 7.4 149 437 1439 97 719 994 979 363 .. .. .. 2007 40623 25584 7920 6643 14108 .. .. 52.3 38.5 2.2 7.0 80.0 11.3 0.0 8.6 1.7 8.1 130 406 1287 120 663 1081 870 221 .. .. .. 1226 1316 1335 1394 1481 1600 1765 1802 1892 1955 2047 2097 2175 2286 2346 3098 3445 3582 3906 3952 3887 3997 1481 1671 1758 1865 1975 2078 2165 2315 2446 2432 2531 2452 2510 2553 2808 2978 2864 3208 2967 2967 3736 1331 3410 3461 4058 4444 4726 5641 5122 4902 4541 4510 3955 3897 3163 2970 2931 2963 3385 3559 3619 3531 3480 4078 10478 10513 11306 11925 12765 14084 14198 13725 13634 13640 13193 13105 12557 12703 12892 13842 14839 15498 15804 15906 16698 14602 2.8 1.4 0.5 2.6 2.7 1.3 0.6 1.2 0.3 1.8 1.9 -0.1 1.4 1.8 1 2.5 0.2 1.8 0.3 0.3 1 2.2 84.4 86.8 88.0 88.4 90.7 93.2 94.4 95.0 96.1 96.4 98.1 100.0 99.9 101.3 103.1 104.2 106.8 107.0 108.9 109.2 109.6 110.6 113.1 90.6 92.5 93.7 94.3 95.9 98.2 98.0 97.9 98.4 97.7 98.6 100.0 99.3 100.2 101.8 102.1 104.2 103.7 104.9 105.6 105.5 106.2 107.8 1.3 2.2 1.3 0.6 1.7 2.4 -0.2 -0.1 0.5 -0.7 0.9 1.4 -0.7 0.9 1.6 0.3 2.0 -0.5 1.2 0.6 0.0 0.6 1.5 .. .. 52.3 38.1 2.1 7.5 80.5 9.8 0.1 9.6 1.6 6.5 125 260 1268 86 760 1120 937 237 .. .. 2008 41394 25966 8294 6617 16951 2009 42869 26447 8918 6991 17513 .. .. 50.8 38.9 2.3 8.0 78.4 11.3 0.1 10.2 2.2 6.7 130 389 1288 1218 855 300 962 269 2010 42970 27140 9281 6003 16360 .. .. 52.3 38.7 2.0 7.0 81.9 9.0 0.1 9.1 1.8 7.2 146 367 2040 1301 928 306 1105 289 53.5 37.0 1.8 7.6 82.0 8.5 0.1 9.4 2.0 8.1 179 420 1776 1243 1095 291 1159 312 2011 43901 27849 9312 6197 16814 .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 134 253 2173 1013 1039 284 1142 368 .. .. .. .. .. .. .. .. 117 593 554 744 846 4008 3629 3674 3764 3825 908 3576 2920 2737 2799 4065 3610 3820 2405 1143 14108 16951 17513 16360 16814 -0.2 -1.5 -1.6 .. 112.9 111.2 109.4 107.6 -0.2 Productivi ty Total Industry TFP (value added based) by EU KLEMS Nov. 2009, updated Mar. 2011 1995=100 1995 = 100 growth rate in % National 実質GDP(PPPベース) Accounts 名目GDP(PPPベース) mil. 2005 PPP mil. current PPP 1128836 1156125 1170367 1187860 1206987 1234217 1263695 1322680 1378071 1414180 1428878 1449996 1440320 1472689 1502840 1518884 1552054 1604487 1657306 1718297 1749839 1766092 1781978 1827324 1860700 1906601 1950171 1948598 1887274 1918660 1951233 578941 629063 662001 697130 729989 763148 804286 870918 941754 1003798 1050178 1091008 1107517 1156095 1204242 1241149 1299499 1366639 1424153 1533245 1627605 1704949 1692564 1761295 1860700 1992207 2113975 2191237 2171296 2220642 2289849 2005=100 mil. NC 51.3 54.4 56.6 58.7 60.5 61.8 63.6 65.8 68.3 501425 575686 639445 695042 744465 800920 841068 909152 979417 0.83 1.00 1.16 1.33 1.37 1.06 0.92 0.91 0.97 0.87 0.92 0.97 1.00 1.02 1.05 1.05 1.04 1.04 GDPデフレータ Economic 名目GDP(現地通貨ベース) Statistics Exchange Rates Purchasing Power Parities for GDP GDP Export Import 輸出比率 輸入比率 Share of ICT value added in business sector value added Shares of ICT investment in non-residential gross fixed capital formation Unemployment rates 名目長期金利 CPI上昇率 Population 総人口 15～64歳人口 25～64歳人口 高齢化率(65歳以上人口比率) Education Population aged 25-64 with tertiary level of education average number of years of schooling of the population aged between 25 and 64 years working age population (15-64 years) Outward FDI stocks FDI Inward FDI stocks Inflows of foreign direct investment Outflows of foreign direct investment Product Product Market Regulation State control of business enterprises Market Regulation Legal and administrative barriers to entrepreneurship Barriers to international trade and investment NC/$ NC/$ mil. 2005 PPP mil. 2005 PPP mil. 2005 PPP % % % % % % % 万人 万人 万人 % % year mil. US$ mil. US$ mil. US$ mil. US$ score score score score 85.8 89.1 3.8 89.4 0.4 71.0 73.5 75.2 76.9 78.5 80.1 81.7 83.7 85.2 85.9 89.2 93.0 96.5 95.0 96.4 100.0 104.5 108.4 112.5 115.0 115.7 2012 .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 117.4 1032780 1071173 1107985 1119833 1157881 1196181 1226607 1264843 1321104 1367005 1439603 1495554 1542928 1587903 1655572 1718047 1798116 1886792 1933195 1885763 1937261 1996583 0.83 1.03 0.86 1.02 0.81 1.02 0.86 1.01 0.85 1.00 0.76 0.99 0.78 0.99 0.89 0.97 0.90 0.97 0.94 0.96 1.09 0.94 1.12 0.92 1.06 0.90 0.89 0.94 0.81 0.94 0.80 0.92 0.80 0.90 0.73 0.89 0.68 0.88 0.72 0.87 0.76 0.87 0.72 0.87 1128836 1156125 1170367 1187860 1206987 1234217 1263695 1322680 1378071 1414180 1428878 1449996 1440320 1472689 1502840 1518884 1552054 1604487 1657306 1718297 1749839 1766092 1781978 1827324 1860700 1906601 1950171 1948598 1887274 1918660 1951233 158872 157082 164474 175660 179241 177485 182527 198030 217508 226423 240276 254254 254840 275139 297776 308544 348145 376656 393920 442629 454002 461340 455183 476882 490474 515900 527925 526291 462598 155560 161189 156941 162351 170147 181584 195578 212121 229219 240621 247604 251782 243133 264608 284112 290495 313375 349853 373076 428410 438045 445637 449323 475756 502256 527645 556688 561817 507671 14.1% 13.6% 14.1% 14.8% 14.9% 14.4% 14.4% 15.0% 15.8% 16.0% 16.8% 17.5% 17.7% 18.7% 19.8% 20.3% 22.4% 23.5% 23.8% 25.8% 25.9% 26.1% 25.5% 26.1% 26.4% 27.1% 27.1% 27.0% 24.5% 13.8% 13.9% 13.4% 13.7% 14.1% 14.7% 15.5% 16.0% 16.6% 17.0% 17.3% 17.4% 16.9% 18.0% 18.9% 19.1% 20.2% 21.8% 22.5% 24.9% 25.0% 25.2% 25.2% 26.0% 27.0% 27.7% 28.5% 28.8% 26.9% #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! 8% #VALUE! 8% 8% 10% 11% 12% 12% 13% 13% 13% 12% 12% 12% 12% 13% 14% 15% 18% 19% 20% 19% 21% 19% 19% 18% 17% 17% 16% 16% 16% 7.0% 8.0% 7.2% 8.5% 9.0% 9.1% 9.3% 8.8% 8.4% 8.0% 8.4% 9.3% 10.6% 11.1% 10.5% 11.0% 11.1% 10.8% 10.4% 9.0% 8.2% 8.3% 8.9% 9.3% 9.3% 9.2% 8.4% 7.8% 9.5% 16.3% 16.0% 14.4% 13.4% 11.9% 9.1% 9.5% 9.1% 8.8% 9.9% 9.0% 8.6% 6.8% 7.2% 7.5% 6.3% 5.6% 4.6% 4.6% 5.4% 4.9% 4.9% 4.1% 4.1% 3.4% 3.8% 4.3% 4.2% 3.6% 13.3% 12.0% 9.5% 7.7% 5.8% 2.5% 3.3% 2.7% 3.5% 3.2% 3.2% 2.4% 2.1% 1.7% 1.8% 2.0% 1.2% 0.6% 0.5% 1.7% 1.6% 1.9% 2.1% 2.1% 1.7% 1.7% 1.5% 2.8% 0.1% 5418 5449 5477 5503 5528 5555 5582 5612 5642 5671 5698 5724 5747 5766 5784 5803 5821 5840 5868 5906 5948 5989 6030 6073 6118 6160 6197 6230 6264 3480 3529 3573 3613 3640 3659 3680 3703 3723 3736 3744 3753 3762 3770 3778 3788 3799 3809 3822 3843 3867 3894 3922 3952 3982 4012 4037 4053 4065 2621 2668 2712 2752 2779 2796 2814 2835 2859 2883 2905 2927 2947 2965 2982 2999 3018 3036 3057 3078 3097 3117 3139 3161 3187 3219 3248 3269 3284 13.6% 13.3% 13.0% 12.9% 12.9% 13.2% 13.4% 13.6% 13.8% 14.0% 14.3% 14.5% 14.7% 14.9% 15.2% 15.4% 15.6% 15.8% 15.9% 16.1% 16.2% 16.3% 16.4% 16.5% 16.5% 16.5% 16.5% 16.6% 16.7% #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! 20.6% 21.5% #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! 28.9% 9.6 9.6 9.7 9.7 9.8 9.9 9.9 9.9 10.0 10.0 10.1 10.3 10.4 10.5 10.6 10.7 10.7 10.7 10.8 10.9 10.9 11.0 11.0 11.0 3480 3529 3573 3613 3641 3659 3680 3703 3723 3730 3744 3753 3762 3770 3778 3788 3799 3809 3822 3842 3866 3891 3917 3942 1286867 1357446 1501137 .. .. .. .. .. .. .. .. .. 110121 .. .. .. .. 204430 .. .. .. .. 445087 .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 84931 .. .. .. .. 191433 .. .. .. .. 259773 .. .. .. .. .. .. 955476 952727 995100 .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 56767 114909 110734 164341 154747 102955 .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 32579 84898 71888 96240 64060 34029 2.451 1.682 1.391 3.752 2.890 2.616 3.046 1.794 1.284 0.555 0.361 0.272 220 507228 533882 552674 580016 26.4% 27.4% 28.8% 29.7% #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! 9.8% 9.7% #VALUE! 3.1% 3.3% #VALUE! 1.5% 2.1% #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! 1529650 .. 965020 .. 84117 .. 33907 .. .. .. .. .. (5) ドイツ DB名 MSTI GBAORD 指標名 Gross Domestic Expenditure on R&D Business Enterprise Expenditure on R&D Higher Education Expenditure on R&D Government Intramural Expenditure on R&D Total Government Budget Appropriations or Outlays for R&D Technology balance of payments: Payments Technology balance of payments: Receipts Percentage of GERD financed by industry Percentage of GERD financed by government Percentage of GERD financed by other national sources Percentage of GERD financed by abroad Percentage of BERD financed by industry Percentage of BERD financed by government Percentage of BERD financed by other national sources Percentage of BERD financed by abroad Percentage of HERD financed by industry Percentage of GOVERD financed by industry Exploration and exploitation of the Earth Environment Exploration and exploitation of space Transport, telecommunication and other infrastructures Energy Industrial Production and technology Health Agriculture Education Culture, recreation religion and mass media Political and social systems, structures and processes General advancement of knowledge : R&D financed from General University Funds (GUF) General advancement of knowledge : R&D financed from other sources than GUF Defence Total Multi-factor Productivity 単位 mil. 2005 PPP mil. 2005 PPP mil. 2005 PPP mil. 2005 PPP mil. NC mil. NC mil. NC % % % % % % % % % % mil. NC mil. NC mil. NC mil. NC mil. NC mil. NC mil. NC mil. NC mil. NC mil. NC mil. NC mil. NC mil. NC mil. NC mil. NC growth rate in % Productivi ty Total Industry TFP (value added based) by EU KLEMS Nov. 2009, updated Mar. 2011 1995=100 1995 = 100 growth rate in % National 実質GDP(PPPベース) Accounts 名目GDP(PPPベース) mil. 2005 PPP mil. current PPP Economic Statistics Population Education FDI Product Market Regulation GDPデフレータ 名目GDP(現地通貨ベース) Exchange Rates Purchasing Power Parities for GDP GDP Export Import 輸出比率 輸入比率 Share of ICT value added in business sector value added Shares of ICT investment in non-residential gross fixed capital formation Unemployment rates 名目長期金利 CPI上昇率 総人口 15～64歳人口 25～64歳人口 高齢化率(65歳以上人口比率) Population aged 25-64 with tertiary level of education average number of years of schooling of the population aged between 25 and 64 years working age population (15-64 years) Outward FDI stocks Inward FDI stocks Inflows of foreign direct investment Outflows of foreign direct investment Product Market Regulation State control of business enterprises Legal and administrative barriers to entrepreneurship Barriers to international trade and investment 1981 1982 35620 36515 24568 25665 6077 5919 4786 4717 9071 9871 1709 1778 1079 1262 56.8 56.9 41.8 41.7 0.4 0.4 1.0 1.0 81.7 79.8 16.9 18.7 0.2 0.2 1.2 1.3 1.8 3.5 0.8 0.9 257 232 163 171 375 412 339 339 1381 1814 987 1154 371 404 180 196 .. .. .. .. .. .. .. .. 3841 3928 804 842 9071 9871 1983 1984 37206 38265 26220 27064 5872 5987 4941 5012 9763 9926 2010 2081 1487 1603 58.9 59.6 39.6 38.9 0.4 0.3 1.1 1.2 82.2 82.7 16.1 15.6 0.3 0.2 1.4 1.5 5.2 5.3 0.9 1.2 182 198 274 296 393 390 218 222 1482 1509 1185 1190 311 320 236 204 .. .. .. .. .. .. 3215 3236 1083 1135 938 990 9763 9926 1985 41979 30326 6116 5353 10753 2484 1763 61.1 37.5 0.3 1.2 83.1 15.3 0.2 1.4 5.4 1.4 227 338 419 206 1359 1521 326 213 .. .. .. 1986 43385 31262 6342 5484 10932 3584 3191 62.1 36.3 0.4 1.2 84.7 13.7 0.2 1.4 5.8 1.3 224 353 493 205 1132 1592 335 221 .. .. .. 1987 45867 33179 6609 5851 11324 3972 3541 63.7 34.6 0.4 1.3 86.5 11.9 0.2 1.5 6.4 1.2 215 360 593 238 911 1713 369 230 .. .. .. 1988 47339 34262 6811 5929 11380 4297 3633 63.7 34.2 0.5 1.7 86.3 11.4 0.2 2.1 6.8 1.1 250 387 628 239 800 1591 356 233 .. .. .. 1989 48894 35364 6961 6341 12085 5382 4220 63.5 33.9 0.5 2.1 86.0 11.0 0.3 2.7 7.1 1.0 263 411 683 239 777 1547 417 250 .. .. .. 1990 49425 35623 7215 6364 12843 5735 5234 63.5 33.8 0.5 2.1 86.3 10.7 0.3 2.7 7.9 1.0 301 453 752 248 769 1608 445 249 .. .. .. 1991 53292 36956 8653 7684 15057 6771 5331 61.7 35.8 0.5 1.9 87.0 10.1 0.3 2.6 7.0 1.3 374 513 811 304 778 1862 485 478 .. .. .. 1992 51685 35508 8830 7348 15903 7954 5810 61.2 36.4 0.4 2.0 86.5 10.7 0.3 2.5 7.6 3.4 433 596 940 271 747 2209 527 400 .. .. .. 1993 49622 33317 8757 7547 16045 8538 6098 60.8 37.2 0.3 1.7 87.6 10.3 0.2 1.9 8.4 3.4 440 604 935 268 672 1992 515 417 .. .. .. 1994 48763 32478 8849 7436 15815 8380 6768 60.4 37.5 0.3 1.7 87.6 10.2 0.2 2.0 8.3 3.4 451 582 869 267 604 1975 503 419 .. .. .. 1995 49717 32952 9066 7699 16177 9650 7791 60.0 37.9 0.3 1.8 87.5 10.2 0.1 2.2 8.2 3.4 370 580 833 246 556 2157 520 421 .. .. .. 1996 50267 33225 9343 7699 16461 10862 8308 59.6 38.1 0.3 2.0 87.1 10.5 0.1 2.3 9.2 1.8 356 615 809 242 578 2225 557 425 .. .. .. 1997 52193 35206 9349 7638 16009 13132 10944 61.3 35.9 0.3 2.4 87.9 9.2 0.1 2.8 9.7 2.0 325 563 763 273 563 2040 530 432 .. .. .. 1998 54055 36725 9404 7926 16017 14594 12078 62.4 34.8 0.3 2.5 88.7 8.5 0.1 2.7 10.5 2.1 294 552 760 275 589 1998 519 433 .. .. .. 1999 58231 40627 9590 8013 16322 16153 12156 65.4 32.1 0.4 2.1 90.7 7.0 0.2 2.1 11.3 2.1 293 563 736 280 594 2092 543 417 .. .. .. 2000 61579 43308 9910 8361 16253 19771 14743 66.0 31.4 0.4 2.1 90.8 6.9 0.2 2.1 11.6 2.2 280 542 768 270 556 2002 582 410 .. .. .. 2001 62557 43706 10254 8596 16460 23501 16289 65.7 31.4 0.4 2.5 90.7 6.7 0.2 2.4 12.2 2.3 270 512 814 288 513 1949 676 341 .. .. .. 2002 63289 43823 10769 8697 16737 23085 17588 65.5 31.6 0.5 2.4 91.2 6.2 0.2 2.4 11.8 2.5 288 515 853 306 503 2095 689 334 .. .. .. 2003 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.. .. 1.5 0.2 2 1.6 1.1 1.5 0.6 0.4 1.9 1.5 0.6 0.2 0.6 0.7 3.1 94.9 96.3 96.5 98.4 100.0 101.1 102.6 103.2 103.6 105.6 107.2 107.8 108.1 108.7 109.5 112.9 .. .. .. .. .. .. .. .. .. 97.3 97.7 97.2 98.6 100.0 101.2 102.4 101.1 101.5 103.6 103.9 104.1 103.7 104.0 105.5 107.8 #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! 0.5 -0.5 1.4 1.5 1.2 1.1 -1.2 0.4 2.0 0.4 0.1 -0.4 0.4 1.4 2.2 .. 2007 69569 48694 11211 9664 18701 28211 30392 68.1 27.5 0.4 4.0 91.6 4.5 0.2 3.7 15.5 10.8 320 590 903 342 662 2262 882 489 190 212 312 7448 3074 1131 18701 1.5 114.6 108.5 0.6 2008 74705 51733 12477 10495 19692 30223 35783 67.3 28.4 0.3 4.0 91.6 4.5 0.2 3.7 15.1 9.3 378 598 966 329 727 2330 857 560 186 215 347 7680 3447 1187 19692 -0.3 114.2 2009 74375 50247 13105 11022 21711 35543 41374 66.1 29.8 0.3 3.8 92.0 4.5 0.1 3.4 14.2 9.8 385 638 1061 368 871 2647 1003 634 193 223 399 7790 3568 1181 20833 -3.3 110.4 2010 76915 51604 13927 11385 23016 35357 42846 65.6 30.3 0.2 3.9 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10.1% 6.3% 7841 5232 3944 15.3% % 万人 万人 万人 % 12% 8.9% 5.2% 7833 5296 3995 15.0% 13% 8.1% 3.3% 7813 5350 4044 14.6% 13% 8.0% 2.4% 7786 5383 4083 14.5% 13% 7.0% 2.1% 7768 5393 4109 14.6% 13% 6.2% -0.1% 7772 5400 4140 14.7% 14% 6.3% 0.2% 7784 5408 4182 14.9% 14% 6.5% 1.3% 7814 5420 4240 15.0% 7.0% 2.8% 7875 5449 4314 14.9% 14% 14% 4.2% 8.5% 4.0% 8001 5502 4454 15.0% 8.7% 2.7% 7943 5479 4388 14.9% 13% 6.6% 7.9% 5.1% 8062 5535 4523 15.0% 13% 7.8% 6.5% 4.4% 8116 5561 4582 15.1% 13% 8.4% 6.9% 2.8% 8144 5569 4623 15.3% 13% 8.2% 6.9% 1.8% 8168 5577 4655 15.5% % year #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! mil. US$ .. .. .. .. mil. US$ score score 11.5 4143 11.6 4197 .. .. .. .. 11.7 4239 .. .. .. .. score score 221 109.7 112.0 112.4 114.3 1021043 1067012 1124156 1154505 1217545 1301408 1416324 1534600 1648400 1696900 1782200 1848500 1875000 1912600 1959700 2000200 2047500 2101900 2132200 2147500 2195700 2224400 2313900 2428500 2473800 2374500 2496200 2592600 % % mil. US$ mil. US$ 24120 .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 1641796 1635313 1661027 1707917 1747676 1787652 1812717 1879919 1953171 2055810 2160826 2202139 2180071 2233957 2271421 2289383 2329156 2372521 2416913 2490814 2528534 2528790 2519296 2548549 2565997 2660939 2747927 2777692 2635279 2744847 2827986 1012471 1067681 1116521 1165374 1250341 1348258 1473981 1604186 1673682 1693281 1771431 1838510 1888857 1933203 1984259 2051700 2117827 2199067 2263786 2339745 2448987 2565997 2763511 2925167 3047863 2951728 3084141 3231771 850530 898788 949031 51.8 55.0 57.1 895082 932390 973644 1.16 1.24 1.31 1.05 1.04 1.03 2005=100 mil. NC 2012 .. .. .. .. 11.8 4266 .. .. .. .. 11.9 4274 .. .. .. .. 12.0 4280 .. .. .. .. 12.1 4283 .. .. .. .. 12.2 4296 .. .. .. .. .. .. .. .. 12.3 #N/A 4326 #N/A 130760 74067 .. .. #N/A #N/A .. .. .. .. #N/A #N/A .. .. .. .. #N/A #N/A .. .. .. .. #N/A #N/A .. .. .. .. #N/A #N/A 233107 104367 .. .. 14% 8.9% 6.2% 1.4% 8191 5591 4680 15.6% 14% 9.7% 5.7% 1.9% 8203 5598 4694 15.7% 15% 17% 9.4% 8.6% 4.6% 4.5% 1.0% 0.6% 8205 8210 5599 5595 4694 4683 15.9% 16.1% #VALUE! #VALUE! 23.0% 22.9% #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 1.996 3.180 2.307 0.501 17% 8.0% 5.3% 1.4% 8221 5585 4664 16.4% 18% 7.9% 4.8% 1.9% 8235 5577 4645 16.9% 17% 8.7% 4.8% 1.5% 8249 5572 4626 17.3% 15% 9.8% 4.1% 1.0% 8253 5560 4603 17.7% 15% 10.5% 4.0% 1.7% 8252 5536 4571 18.3% 15% 11.3% 3.4% 1.5% 8247 5506 4538 18.9% 15% 10.2% 3.8% 1.6% 8238 5475 4510 19.5% 14% 8.7% 4.2% 2.3% 8227 5450 4494 19.9% #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #N/A #N/A 486750 462564 .. .. #N/A #N/A .. .. .. .. #N/A #N/A .. .. .. .. #N/A #N/A .. .. .. .. 0.72 0.80 0.76 0.81 0.72 0.80 47.9% 44.0% 48.1% 50.3% 40.6% 39.4% 42.0% 43.8% 7% #VALUE! #VALUE! #VALUE! 13% 13% #VALUE! #VALUE! 7.5% 7.8% 7.1% 6.0% 4.0% 3.2% 2.7% 2.6% 2.6% 0.4% 1.1% 2.3% 8211 8190 #VALUE! #VALUE! 5428 5401 #VALUE! #VALUE! 4484 4469 #VALUE! #VALUE! 20.2% 20.5% #VALUE! #VALUE! #VALUE! 26.4% #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #N/A #N/A .. .. 1.533 2.131 1.827 0.640 0.68 0.81 1311055 1250104 1357729 1426644 .. .. 1012366 919555 999712 956708 .. .. 20559 75848 118767 170650 76992 78205 106961 -10195 47411 55657 80223 4063 37629 46136 1.267 1.958 1.315 0.529 .. .. .. .. .. .. .. .. (6) アイルランド DB名 MSTI GBAORD 指標名 Gross Domestic Expenditure on R&D Business Enterprise Expenditure on R&D Higher Education Expenditure on R&D Government Intramural Expenditure on R&D Total Government Budget Appropriations or Outlays for R&D Technology balance of payments: Payments Technology balance of payments: Receipts Percentage of GERD financed by industry Percentage of GERD financed by government Percentage of GERD financed by other national sources Percentage of GERD financed by abroad Percentage of BERD financed by industry Percentage of BERD financed by government Percentage of BERD financed by other national sources Percentage of BERD financed by abroad Percentage of HERD financed by industry Percentage of GOVERD financed by industry Exploration and exploitation of the Earth Environment Exploration and exploitation of space Transport, telecommunication and other infrastructures Energy Industrial Production and technology Health Agriculture Education Culture, recreation religion and mass media Political and social systems, structures and processes General advancement of knowledge : R&D financed from General University Funds (GUF) General advancement of knowledge : R&D financed from other sources than GUF Defence Total Multi-factor Productivity 単位 mil. 2005 PPP mil. 2005 PPP mil. 2005 PPP mil. 2005 PPP mil. NC mil. NC mil. NC % % % % % % % % % % mil. NC mil. NC mil. NC mil. NC mil. NC mil. NC mil. NC mil. NC mil. NC mil. NC mil. NC mil. NC mil. NC mil. NC mil. NC growth rate in % Productivi ty Total Industry TFP (value added based) by EU KLEMS Nov. 2009, updated Mar. 2011 1995=100 1995 = 100 growth rate in % National 実質GDP(PPPベース) Accounts 名目GDP(PPPベース) mil. 2005 PPP mil. current PPP Economic Statistics Population Education FDI Product Market Regulation GDPデフレータ 名目GDP(現地通貨ベース) Exchange Rates Purchasing Power Parities for GDP GDP Export Import 輸出比率 輸入比率 Share of ICT value added in business sector value added Shares of ICT investment in non-residential gross fixed capital formation Unemployment rates 名目長期金利 CPI上昇率 総人口 15～64歳人口 25～64歳人口 高齢化率(65歳以上人口比率) Population aged 25-64 with tertiary level of education average number of years of schooling of the population aged between 25 and 64 years working age population (15-64 years) Outward FDI stocks Inward FDI stocks Inflows of foreign direct investment Outflows of foreign direct investment Product Market Regulation State control of business enterprises Legal and administrative barriers to entrepreneurship Barriers to international trade and investment 1981 1982 296 300 129 131 47 48 116 118 56 64 .. .. .. .. 37.7 37.7 56.5 56.5 1.1 1.1 4.8 4.8 80.5 80.5 13.7 13.7 0.1 0.1 5.7 5.7 7.1 7.1 3.6 3.6 0 1 0 0 1 1 3 5 2 2 10 12 2 2 17 22 .. .. .. .. .. .. 12 10 3 4 0 0 56 64 1983 1984 289 329 135 162 50 57 101 106 66 70 .. .. .. .. 42.1 43.3 51.2 48.5 1.2 1.6 5.4 6.7 81.4 79.6 11.2 10.8 0.3 0.4 7.1 9.1 7.2 7.2 8.2 8.4 0 0 1 1 1 1 4 4 2 1 14 13 2 4 17 17 .. .. .. .. .. .. 16 19 3 3 0 0 66 70 .. .. .. 1985 1986 367 397 188 210 73 86 101 95 87 97 .. .. .. .. 45.7 47.5 46.1 44.5 1.5 1.5 6.6 6.5 81.5 82.5 12.4 13.8 0.2 0.1 5.9 3.7 6.9 6.8 9.0 9.5 1 1 1 1 2 2 3 3 1 1 23 24 4 5 19 17 .. .. .. .. .. .. 25 31 3 3 0 0 87 97 1.6 -1.8 70.8 71.9 70.6 .. .. .. 1987 1988 413 418 223 233 92 89 93 90 105 104 .. .. .. .. 48.6 50.3 42.3 39.5 1.9 2.3 7.2 7.9 84.1 85.5 11.3 9.1 0.1 0.1 4.6 5.3 7.0 7.8 7.0 4.4 0 0 2 1 3 3 3 1 1 0 30 32 5 5 18 14 .. .. .. .. .. .. 30 34 4 4 0 0 105 104 4.3 4.5 73.7 77.0 .. 85.5 #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! 44737 24149 54.0 16017 0.79 0.66 44737 11085 14827 24.8% 33.1% 2005=100 mil. NC NC/$ NC/$ mil. 2005 PPP mil. 2005 PPP mil. 2005 PPP % % 45759 26205 57.3 18870 0.89 0.72 45759 11699 14365 25.6% 31.4% 45647 27176 59.5 20840 1.02 0.77 45647 12922 15035 28.3% 32.9% 47635 29424 61.8 23135 1.17 0.79 47635 15066 16517 31.6% 34.7% 49104 31258 63.7 25086 1.20 0.80 49104 16057 17052 32.7% 34.7% 48894 31820 65.1 26614 0.94 0.84 48894 16520 18012 33.8% 36.8% 51174 34280 67.0 28467 0.85 0.83 51174 18787 19125 36.7% 37.4% 53844 37315 69.3 30925 0.83 0.83 53844 20482 20063 38.0% 37.3% 1989 1990 444 499 259 300 100 117 78 74 101 102 .. .. .. .. 55.4 59.1 34.0 30.1 2.2 2.1 8.4 8.6 88.7 91.1 6.9 5.2 0.1 0.2 4.3 3.5 9.2 10.2 8.6 13.1 0 0 1 1 3 3 2 4 0 2 30 30 5 4 18 13 .. .. .. .. .. .. 28 31 4 5 0 0 101 102 4.8 4.5 80.7 84.3 91.2 96.0 6.7 5.3 56974 61798 40980 46169 71.9 74.7 34530 37180 0.90 0.77 0.84 0.81 56974 61798 22594 24567 22763 23921 39.7% 39.8% 40.0% 38.7% 1991 1992 574 659 365 429 133 147 66 75 113 126 .. .. .. .. 60.6 64.4 27.8 25.2 2.2 2.0 9.4 8.4 89.6 92.0 3.7 3.1 0.1 0.2 6.6 4.6 8.6 7.3 13.4 23.9 0 0 1 1 4 5 4 4 1 0 38 43 4 5 12 14 .. .. .. .. .. .. 34 37 6 6 0 0 113 126 3 4.5 86.8 90.7 97.2 94.8 1.3 -2.5 62991 65097 48727 51552 77.4 79.2 38580 40991 0.79 0.75 0.79 0.80 62991 65097 25968 29574 24495 26495 41.2% 45.4% 38.9% 40.7% 1993 1994 765 876 519 604 161 180 78 86 139 130 .. .. .. .. 62.3 65.3 27.9 22.7 1.9 2.0 7.9 10.1 86.4 89.7 10.6 3.9 0.2 0.4 3.0 5.9 7.1 7.0 20.0 18.1 0 0 2 2 0 0 4 4 0 0 58 22 2 3 17 29 .. .. .. .. .. .. 43 54 5 5 0 0 139 130 2.2 2.7 92.7 95.2 94.9 97.1 0.2 2.3 66849 70697 54103 58414 80.9 82.6 44274 47616 0.86 0.85 0.82 0.82 66849 70697 32442 37352 28494 32907 48.5% 52.8% 42.6% 46.5% 1995 1996 967 1100 677 779 198 220 87 92 168 190 .. .. .. .. 67.4 66.8 22.5 24.2 1.9 1.4 8.5 7.5 91.0 90.3 4.9 6.2 0.5 0.0 3.8 3.5 6.9 6.4 21.8 17.3 1 1 2 3 0 0 4 4 0 0 48 52 4 5 36 47 .. .. .. .. .. .. 54 58 6 8 0 0 168 190 5 3.3 100.0 103.3 100.0 103.0 3.0 3.0 77508 84734 65370 71189 84.3 84.0 53787 58894 0.79 0.79 0.82 0.83 77508 84734 44804 50387 38307 43213 57.8% 59.5% 49.4% 51.0% 1997 1998 1196 1269 849 912 247 266 91 91 196 209 .. .. .. .. 67.3 65.4 24.3 23.1 1.7 1.6 6.7 9.8 90.9 87.5 6.5 5.1 0.0 0.0 2.6 7.3 6.5 6.6 16.5 16.3 1 1 4 4 0 0 5 6 0 0 59 63 5 7 57 44 .. .. .. .. .. .. 44 51 10 23 0 0 196 209 7.1 3.1 110.6 114.1 109.0 108.2 5.8 -0.7 94475 102781 79924 89250 84.6 86.8 68154 78685 0.84 0.89 0.85 0.88 94475 102781 59241 72909 50333 64178 62.7% 70.9% 53.3% 62.4% 1999 2000 1345 1405 986 1006 278 285 80 114 249 319 .. .. .. .. 64.4 65.8 21.9 23.4 1.8 1.9 12.0 8.9 84.9 89.1 4.0 3.3 0.0 0.0 11.1 7.6 5.9 5.3 14.8 10.7 1 1 4 5 0 0 6 3 0 0 76 70 7 13 51 47 .. .. .. .. .. .. 60 63 32 104 0 0 249 319 4.1 4.1 118.7 123.6 109.0 109.0 0.7 -0.1 114140 126397 97523 109983 85.4 87.0 90683 105775 0.94 1.09 0.93 0.96 114140 126397 84256 101896 72292 87810 73.8% 80.6% 63.3% 69.5% 2001 2002 1453 1542 1018 1062 317 346 118 135 378 430 .. .. .. .. 66.7 63.4 25.6 27.5 1.7 1.9 6.0 7.1 92.7 90.1 2.8 2.9 0.0 0.0 4.6 7.1 4.4 3.7 10.3 6.6 11 10 6 11 0 0 10 25 0 0 58 100 15 25 88 80 .. .. .. .. .. .. 69 112 104 50 0 0 378 430 1.2 4 125.1 130.1 111.2 112.6 2.1 1.3 133092 140595 118429 130369 89.0 92.7 117643 130877 1.12 1.06 0.99 1.00 133092 140595 110503 115896 94192 96468 83.0% 82.4% 70.8% 68.6% 2003 2004 1698 1868 1146 1228 419 499 132 140 518 636 16939 18822 13316 15987 60.3 58.6 29.8 31.1 1.6 1.7 8.3 8.6 88.1 87.6 2.9 2.9 0.0 0.0 8.9 9.5 3.0 2.6 0.2 3.6 11 8 10 7 0 0 0 9 0 5 132 83 26 30 57 58 .. .. .. .. .. .. 226 184 52 221 0 0 518 636 2.8 0.7 133.7 134.7 110.5 110.9 -1.9 0.3 146057 152429 138815 149296 95.0 97.9 140827 150194 0.89 0.81 1.01 1.01 146057 152429 116733 125613 95267 103599 79.9% 82.4% 65.2% 68.0% 2005 2009 1317 544 148 744 19925 17304 57.4 32.0 1.9 8.6 86.1 4.1 0.0 9.8 2.7 4.1 11 12 0 9 6 68 26 84 21 0 15 271 221 0 744 0.8 135.8 108.6 -2.1 161386 161386 100.0 163037 0.80 1.01 161386 131184 112308 81.3% 69.6% 2006 2122 1404 575 144 803 22155 19972 53.4 31.9 1.8 12.9 79.4 4.8 0.0 15.7 1.8 5.5 17 7 13 5 14 84 48 84 24 0 15 248 244 0 803 1 137.1 106.4 -2.0 170107 180613 106.2 177729 0.80 0.98 170107 137751 120009 81.0% 70.5% 2007 2313 1524 627 163 915 22748 23572 49.6 32.2 2.3 15.9 73.9 5.5 0.0 20.6 2.3 4.7 16 11 13 15 21 114 49 115 30 0 17 240 306 0 947 1.3 138.9 107.8 1.3 179370 197010 109.8 188729 0.73 0.96 179370 149267 129520 83.2% 72.2% % % #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! % % #VALUE! 4% 4% 12.9% 17.1% 17.1% 348 206 145 10.7% 17.3% 20.4% 344 203 142 10.7% % 万人 万人 万人 % 6% 13.9% 13.9% 10.5% 350 208 147 10.6% 7% 15.5% 14.6% 8.6% 353 211 149 10.7% 7% 16.8% 12.8% 5.5% 354 213 151 10.9% 6% 16.8% 11.2% 3.8% 354 214 152 11.0% 6% 16.6% 11.3% 3.2% 355 215 154 11.0% 8% 16.2% 9.4% 2.1% 353 215 154 11.2% 7% 14.7% 9.2% 4.1% 351 214 154 11.3% 6% 13.4% 10.3% 3.3% 351 215 156 11.4% 7% 14.7% 9.4% 3.2% 353 218 158 11.4% 7% 15.4% 9.3% 3.1% 355 222 161 11.4% 7% 15.6% 7.6% 1.4% 357 225 164 11.4% 8% 14.4% 8.0% 2.4% 359 228 166 11.4% 10% 12.3% 8.2% 2.5% 360 232 169 11.4% 11% 11.7% 7.2% 1.7% 363 235 172 11.4% 10% 9.9% 6.3% 1.4% 366 240 176 11.4% % year #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! mil. US$ .. .. .. .. mil. US$ mil. US$ mil. US$ score score 8.6 203 8.6 206 .. .. .. .. 8.7 208 .. .. .. .. 8.8 211 .. .. .. .. 8.9 212 .. .. .. .. 9.0 213 .. .. .. .. 9.0 214 .. .. .. .. 9.1 215 .. .. .. .. 9.2 214 .. .. .. .. 9.3 215 .. .. .. .. 9.3 218 .. .. .. .. 9.5 221 .. .. .. .. 9.6 224 .. .. .. .. 9.7 227 .. .. .. .. 9.8 231 .. .. .. .. 10.1 235 .. .. .. .. 11% 7.6% 4.7% 2.4% 370 245 181 11.4% 21.1% 10.2 245 10.1 240 .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 1.589 2.967 1.600 0.200 score score 222 10% 10% 5.7% 4.2% 4.8% 5.5% 1.6% 5.6% 374 379 249 254 185 189 11.3% 11.2% 20.5% #VALUE! 10.5 10.5 249 254 27925 127088 .. .. 2008 2009 2010 2011 2012 2568 2921 2813 2881 .. 1656 1923 1930 1950 .. 736 853 746 792 .. 177 145 137 139 .. 948 909 838 802 796 29045 30337 33657 35025 .. 25792 26697 30865 .. .. 48.6 50.5 52.6 48.1 .. 33.9 32.3 29.5 31.2 .. 2.0 1.8 1.4 1.5 .. 15.5 15.4 16.5 19.2 .. 73.9 75.0 75.0 69.1 .. 5.5 4.2 4.2 5.9 .. 0.0 0.0 0.0 0.1 .. 20.6 20.8 20.8 24.9 .. 3.0 3.4 3.9 4.4 .. 1.1 2.1 1.5 1.7 .. 6 0 2 2 .. 13 16 14 14 .. 14 15 14 14 .. 14 11 7 8 .. 28 27 29 19 .. 123 143 181 189 .. 52 48 43 44 .. 127 103 93 95 .. 86 34 22 17 .. 0 0 0 0 .. 16 11 11 13 .. 226 227 169 158 .. 254 307 241 252 .. 0 0 0 0 .. 959 941 827 823 .. -1.9 1.2 2 136.3 137.9 140.6 175588 187993 107.1 178882 0.68 0.95 175588 147612 125682 84.1% 71.6% 13% 8% 6.3% 4.6% 4.1% 442 302 241 11.0% 166007 178376 107.5 161275 0.72 0.90 166007 141965 113436 85.5% 68.3% 168937 188302 18912 -16421 0.860 1.271 1.165 0.144 273318 247466 26617 25961 164735 181743 110.3 156487 0.76 0.86 164735 150727 117484 91.5% 71.3% 167092 189449 113.4 158993 0.72 0.84 167092 158348 117075 94.8% 70.1% #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! 9% #VALUE! #VALUE! #VALUE! 11.9% 13.7% 14.5% #VALUE! 5.2% 6.0% 9.6% #VALUE! -4.5% -0.9% 2.6% #VALUE! 446 447 #VALUE! 302 299 #VALUE! 244 245 #VALUE! 11.2% 11.5% #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! 35.9% #VALUE! #VALUE! #VALUE! 10% 3.9% 5.0% 4.9% 385 259 195 11.2% 8% 4.5% 5.0% 4.6% 392 265 201 11.2% 10.6 259 .. .. .. .. 8% 4.6% 4.1% 3.5% 398 270 206 11.2% 10.7 265 .. .. .. .. 8% 4.5% 4.1% 2.2% 405 275 211 11.2% 9% 4.5% 3.8% 3.9% 424 290 227 11.0% 9% 4.6% 4.3% 4.9% 434 297 234 10.9% .. .. .. .. 18079 14304 15332 -10614 -31670 -5545 150060 203683 21150 24712 10.8 270 .. .. .. .. 10.8 275 .. .. 1.297 2.444 1.274 0.172 8% 4.4% 3.3% 2.4% 413 282 218 11.1% 317708 247094 17803 26331 .. .. .. .. .. .. .. .. (7) イタリア DB名 MSTI GBAORD 指標名 Gross Domestic Expenditure on R&D Business Enterprise Expenditure on R&D Higher Education Expenditure on R&D Government Intramural Expenditure on R&D Total Government Budget Appropriations or Outlays for R&D Technology balance of payments: Payments Technology balance of payments: Receipts Percentage of GERD financed by industry Percentage of GERD financed by government Percentage of GERD financed by other national sources Percentage of GERD financed by abroad Percentage of BERD financed by industry Percentage of BERD financed by government Percentage of BERD financed by other national sources Percentage of BERD financed by abroad Percentage of HERD financed by industry Percentage of GOVERD financed by industry Exploration and exploitation of the Earth Environment Exploration and exploitation of space Transport, telecommunication and other infrastructures Energy Industrial Production and technology Health Agriculture Education Culture, recreation religion and mass media Political and social systems, structures and processes General advancement of knowledge : R&D financed from General University Funds (GUF) General advancement of knowledge : R&D financed from other sources than GUF Defence Total Multi-factor Productivity 単位 mil. 2005 PPP mil. 2005 PPP mil. 2005 PPP mil. 2005 PPP mil. NC mil. NC mil. NC % % % % % % % % % % mil. NC mil. NC mil. NC mil. NC mil. NC mil. NC mil. NC mil. NC mil. NC mil. NC mil. NC mil. NC mil. NC mil. NC mil. NC growth rate in % Productivi ty Total Industry TFP (value added based) by EU KLEMS Nov. 2009, updated Mar. 2011 1995=100 1995 = 100 growth rate in % National 実質GDP(PPPベース) Accounts 名目GDP(PPPベース) mil. 2005 PPP mil. current PPP Economic Statistics Population Education FDI Product Market Regulation GDPデフレータ 名目GDP(現地通貨ベース) Exchange Rates Purchasing Power Parities for GDP GDP Export Import 輸出比率 輸入比率 Share of ICT value added in business sector value added Shares of ICT investment in non-residential gross fixed capital formation Unemployment rates 名目長期金利 CPI上昇率 総人口 15～64歳人口 25～64歳人口 高齢化率(65歳以上人口比率) Population aged 25-64 with tertiary level of education average number of years of schooling of the population aged between 25 and 64 years working age population (15-64 years) Outward FDI stocks Inward FDI stocks Inflows of foreign direct investment Outflows of foreign direct investment Product Market Regulation State control of business enterprises Legal and administrative barriers to entrepreneurship Barriers to international trade and investment 2005=100 mil. NC NC/$ NC/$ mil. 2005 PPP mil. 2005 PPP mil. 2005 PPP % % % % % % % 万人 万人 万人 % % year mil. US$ mil. US$ mil. US$ mil. US$ score score score score 1981 1982 9205 9492 5189 5388 1648 1763 2367 2341 1344 1548 335 418 116 112 50.1 48.5 47.2 48.5 0.0 0.0 2.7 3.0 86.9 83.6 8.8 11.7 0.0 0.0 4.3 4.7 2.7 2.3 2.3 2.6 25 26 24 44 79 63 11 24 330 360 250 300 38 42 40 65 .. .. .. .. .. .. 331 417 105 105 87 74 1344 1548 88.0 1983 1984 10112 11092 5773 6253 1948 2080 2390 2759 1953 2403 471 511 116 150 45.1 43.5 52.4 52.9 0.0 0.0 2.5 3.6 77.6 75.9 18.1 18.0 0.0 0.0 4.3 6.2 0.5 0.7 2.7 2.3 33 35 40 20 85 154 20 37 430 547 434 438 79 199 101 120 .. .. .. .. .. .. 452 485 113 136 112 200 1953 2403 86.6 -1.6 86.9 0.3 86.8 88.0 1.3 1985 12671 7216 2429 3026 2744 538 142 44.6 51.7 0.0 3.6 77.0 16.9 0.0 6.1 1.5 2.0 34 29 194 30 539 566 126 105 .. .. .. 595 207 273 2744 1.3 87.9 88.9 1.0 1986 1987 13152 14241 7675 8146 2587 2876 2890 3219 3328 3833 546 527 169 201 40.3 41.7 55.3 54.0 .. .. 4.4 4.3 67.9 71.7 24.8 21.3 .. .. 7.3 6.9 1.1 1.0 2.0 2.2 44 54 31 59 217 338 33 22 507 387 710 860 167 222 131 107 .. .. .. .. .. .. 903 1160 220 238 283 270 3328 3833 1.1 1.2 88.9 90.0 89.7 90.7 0.8 1.1 1988 1989 15163 15912 8768 9351 3082 3143 3313 3417 4520 4516 792 736 429 365 43.9 46.4 51.8 49.5 .. .. 4.2 4.1 74.5 77.2 18.9 16.3 .. .. 6.6 6.5 1.7 2.6 2.2 2.3 59 50 97 96 409 394 26 22 393 278 686 801 219 209 102 120 .. .. .. .. .. .. 1434 1483 383 479 468 307 4520 4516 2.1 2.4 91.9 94.1 92.4 94.4 2.0 2.1 1990 1991 16782 16201 9786 9041 3480 3475 3515 3685 5000 5565 759 1516 437 904 43.7 44.4 51.5 49.6 .. .. 4.8 6.1 73.4 77.2 19.3 13.2 .. .. 7.3 9.6 2.4 4.0 2.2 1.9 71 70 112 157 437 390 28 22 293 282 837 750 291 335 147 158 .. .. .. .. .. .. 1492 1743 545 590 307 440 5000 5565 0.3 -0.5 94.3 93.9 94.5 94.4 0.1 -0.1 1992 1993 15787 14905 8810 7997 3508 3721 3469 3186 6233 5559 2673 2850 2083 2168 47.3 44.3 48.5 51.3 .. .. 4.2 4.4 82.3 79.7 11.5 13.4 .. .. 6.3 6.8 4.7 4.8 1.7 1.4 74 49 137 132 450 437 44 40 226 188 1012 672 401 391 156 143 .. .. .. .. .. .. 2235 2146 543 497 440 474 6233 5559 0.4 0.7 94.2 94.9 94.7 95.4 0.3 0.7 1994 1995 14212 13914 7524 7431 3667 3543 3021 2940 5321 5315 2872 2891 2119 2567 43.7 41.7 50.2 53.0 .. .. 6.1 5.3 79.3 75.2 11.2 16.7 .. .. 9.5 8.1 5.2 4.7 1.8 1.8 49 75 128 128 484 460 25 24 183 166 550 468 322 468 127 143 .. .. .. .. .. .. 2156 2381 449 427 473 251 5321 5315 3.1 2.2 97.8 100.0 98.1 100.0 2.9 1.9 1996 14237 7616 3777 2844 5710 3080 2536 43.0 50.8 .. 6.2 77.6 12.9 .. 9.6 3.8 2.4 74 136 577 22 204 479 431 120 .. .. .. 2426 807 175 5710 -0.6 99.4 98.9 -1.1 1997 1998 15139 15642 7544 7562 4657 4914 2938 3165 6221 6137 3208 3243 3000 2719 .. .. .. .. .. .. .. .. 77.5 80.8 13.1 11.0 0.4 0.2 9.0 8.1 .. .. 1.4 1.1 85 98 152 211 544 511 28 39 253 306 559 498 437 344 138 113 .. .. .. .. .. .. 2822 2951 676 682 274 163 6221 6137 1.3 -0.8 100.7 99.9 99.6 98.4 0.7 -1.2 1999 2000 15474 16411 7632 8217 4871 5091 2971 3103 6079 7657 3979 3805 3163 3046 .. .. .. .. .. .. .. .. 78.7 80.5 13.0 11.0 0.3 0.3 8.1 8.2 .. .. 1.1 1.7 111 107 167 172 539 587 22 19 278 303 457 1059 430 510 136 169 .. .. .. .. .. .. 2875 3660 710 769 76 59 6079 7657 -0.1 1.7 99.8 101.5 98.0 99.4 -0.4 1.4 2001 2002 2003 17376 18110 17766 8528 8753 8395 5656 5944 6015 3192 3182 3106 8448 .. .. 3844 3180 3362 2999 3164 2754 .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 78.2 77.4 76.1 14.9 12.2 14.1 0.3 0.1 0.1 6.6 10.3 9.6 .. .. .. 3.5 3.4 1.2 158 .. .. 193 .. .. 616 .. .. 35 .. .. 307 .. .. 862 .. .. 592 .. .. 157 .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 3693 .. .. 1126 .. .. 340 .. .. 8448 .. .. 0.1 -1.3 -1.7 101.6 100.3 98.6 99.3 98.0 96.5 -0.1 -1.3 -1.6 2004 2005 17920 17999 8568 9065 5880 5437 3198 3117 .. 9577 3278 3661 3110 3430 .. 39.7 .. 50.7 .. 1.7 .. 8.0 75.0 76.8 13.8 11.0 0.1 0.1 11.1 12.1 .. 1.4 2.9 2.4 .. 275 .. 260 .. 769 .. 97 .. 382 .. 1240 .. 947 .. 326 .. .. .. .. .. .. .. 3863 .. 559 .. 348 .. 9577 0.6 0.1 99.2 99.3 96.7 96.2 0.3 -0.6 2006 2007 19095 20204 9315 10478 5779 6090 3287 2930 9099 9939 3181 3375 3960 4192 40.4 42.0 47.0 44.3 4.3 4.2 8.3 9.5 80.2 78.6 8.1 6.6 0.1 0.2 11.6 14.6 1.2 1.3 4.1 4.4 212 218 234 345 867 700 94 166 359 317 1063 1098 935 1360 365 433 .. 167 .. 152 .. 270 3802 3631 563 631 124 451 9099 9939 0.2 -0.1 99.4 99.3 96.4 96.6 0.2 0.2 2008 20527 10995 6254 2612 9942 12449 8214 45.9 42.0 4.1 7.9 83.4 5.9 0.2 10.5 1.2 5.3 276 407 662 190 589 1131 1226 441 266 101 913 3056 561 124 9942 -1.4 98.0 2009 20337 10839 6153 2673 9778 11120 7229 44.2 42.1 4.3 9.4 80.6 6.5 0.3 12.6 1.1 5.1 271 311 720 235 404 1320 1010 335 315 149 836 3095 711 67 9778 -3.4 94.6 2010 20698 11158 5956 2835 9548 11914 7901 44.7 41.6 4.0 9.8 80.7 5.9 0.2 13.2 1.1 4.8 433 285 668 165 592 1126 989 333 356 170 1307 2860 201 63 9548 1.9 96.4 2011 20575 11143 5876 2825 8891 13311 9911 .. .. .. .. .. .. .. .. 1.3 .. 413 319 566 160 577 1148 964 311 413 134 827 3039 224 67 9161 2012 .. 11171 .. .. 8470 .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 1070736 1075164 1087735 1122824 1154241 1187252 1225149 1276536 1319790 1345998 1366706 1378108 1366355 1395746 1436039 1452333 1479434 1500859 1522638 1578269 1607666 1614923 1614171 1642107 1657400 1693845 1722353 1702439 1608900 1638043 1645183 1247524 1292556 1359017 1385611 1466689 1554137 1539908 1570964 1601463 1657400 1791765 1903358 1996725 1941216 1929989 2000297 573767 611243 642850 688510 729390 767026 814717 878224 942368 1003026 1054953 1088683 1102824 1150023 1207305 53.6 56.9 59.1 61.3 63.2 64.6 66.5 68.8 71.4 74.5 77.2 79.0 80.7 82.4 84.1 243632 287552 334833 382831 429649 475031 519651 577455 634021 704251 769298 809601 833889 882001 952158 0.59 0.70 0.78 0.91 0.99 0.77 0.67 0.67 0.71 0.62 0.64 0.64 0.81 0.83 0.84 0.42 0.47 0.52 0.56 0.59 0.62 0.64 0.66 0.67 0.70 0.73 0.74 0.76 0.77 0.79 85.9 87.4 90.5 91.0 92.9 96.7 95.4 97.3 97.5 100.0 105.8 110.5 117.3 120.7 117.8 121.6 1009158 1054336 1098081 1133998 1198292 1255738 1301873 1341850 1397728 1436379 1493031 1554199 1575144 1519695 1553083 1579659 0.80 0.81 0.88 0.82 0.90 0.81 0.94 0.82 1.09 0.82 1.12 0.81 1.06 0.85 0.89 0.85 0.81 0.87 0.80 0.87 0.80 0.83 0.73 0.82 0.68 0.79 0.72 0.78 0.76 0.80 0.72 0.79 1070736 1075164 1087735 1122824 1154241 1187252 1225149 1276536 1319790 1345998 1366706 1378108 1366355 1395746 1436039 1452333 1479434 1500859 1522638 1578269 1607666 1614923 1614171 1642107 1657400 1693845 1722353 1702439 1608900 1638043 1645183 158070 156005 161933 174406 180640 183682 191238 201161 218314 231840 227326 243890 265773 291359 328020 332527 350107 358906 355071 396398 407383 395116 390203 414604 428824 464941 493990 480018 395986 143351 143273 138882 156690 163391 172077 192784 204278 221742 243462 248071 265720 235972 254967 279328 277446 303726 331092 346123 379798 387106 387897 396166 415349 429824 463796 488016 473587 410266 14.8% 14.5% 14.9% 15.5% 15.7% 15.5% 15.6% 15.8% 16.5% 17.2% 16.6% 17.7% 19.5% 20.9% 22.8% 22.9% 23.7% 23.9% 23.3% 25.1% 25.3% 24.5% 24.2% 25.2% 25.9% 27.4% 28.7% 28.2% 24.6% 13.4% 13.3% 12.8% 14.0% 14.2% 14.5% 15.7% 16.0% 16.8% 18.1% 18.2% 19.3% 17.3% 18.3% 19.5% 19.1% 20.5% 22.1% 22.7% 24.1% 24.1% 24.0% 24.5% 25.3% 25.9% 27.4% 28.3% 27.8% 25.5% #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! 6% #VALUE! 9% 9% 10% 11% 11% 12% 12% 13% 12% 12% 12% 13% 13% 14% 13% 14% 15% 14% 14% 15% 14% 12% 12% 11% 12% 11% 11% 10% 11% 5.5% 6.5% 7.4% 7.8% 8.2% 8.9% 9.6% 9.7% 9.7% 8.9% 8.5% 8.8% 9.8% 10.6% 11.2% 11.2% 11.2% 11.3% 10.9% 10.1% 9.1% 8.6% 8.5% 8.0% 7.7% 6.8% 6.1% 6.8% 7.8% #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! 13.3% 11.2% 10.5% 12.2% 9.4% 6.9% 4.9% 4.7% 5.6% 5.2% 5.0% 4.3% 4.3% 3.6% 4.0% 4.5% 4.7% 4.3% 18.0% 16.5% 14.6% 10.8% 9.2% 5.8% 4.7% 5.1% 6.3% 6.5% 6.3% 5.3% 4.6% 4.1% 5.2% 4.0% 2.0% 2.0% 1.7% 2.5% 2.8% 2.5% 2.7% 2.2% 2.0% 2.1% 1.8% 3.3% 0.8% 5650 5654 5656 5658 5659 5660 5660 5663 5667 5672 5676 5680 5683 5684 5684 5686 5689 5691 5692 5694 5698 5716 5760 5818 5861 5894 5938 5983 6019 3679 3720 3762 3800 3823 3836 3850 3863 3876 3888 3909 3923 3919 3912 3901 3887 3877 3866 3853 3841 3829 3825 3842 3870 3885 3895 3916 3942 3959 2801 2829 2860 2891 2909 2920 2934 2950 2971 2995 3027 3057 3074 3092 3107 3120 3136 3150 3163 3175 3184 3199 3226 3258 3277 3288 3310 3333 3350 13.2% 13.2% 13.0% 12.9% 13.1% 13.4% 13.8% 14.2% 14.5% 14.9% 15.3% 15.6% 16.0% 16.3% 16.7% 17.1% 17.4% 17.7% 18.0% 18.3% 18.6% 18.9% 19.1% 19.3% 19.6% 19.8% 20.0% 20.1% 20.2% #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! 8.6% 9.3% #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! 14.5% 7.4 7.4 7.5 7.6 7.6 7.7 7.8 7.9 8.0 8.1 8.2 8.2 8.4 8.6 8.8 9.0 9.1 9.3 9.4 9.5 9.7 9.8 9.8 9.9 3602 3653 3701 3761 3789 3800 3815 3827 3838 3853 3865 3869 3880 3889 3891 3887 3887 3886 3881 3879 3877 3877 3877 3871 .. .. .. .. .. .. .. .. .. 60195 .. .. .. .. 106319 .. .. .. .. 180274 .. .. .. .. .. .. 417876 442423 486424 .. .. .. .. .. .. .. .. .. 60009 .. .. .. .. 65347 .. .. .. .. 121169 .. .. .. .. .. .. 376514 327932 364456 .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 19272 41795 42089 90795 66870 21277 .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 16824 19960 39259 40209 -10814 20078 2.528 1.753 1.318 4.201 3.110 2.333 2.743 1.593 1.081 0.639 0.556 0.540 223 441237 467897 461600 464400 26.9% 28.4% 28.2% 28.2% #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! 8.4% 8.4% #VALUE! 4.0% 5.4% #VALUE! 1.5% 2.8% #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! 475599 337397 21011 9498 .. .. .. .. .. .. .. .. (8) 日本 DB名 MSTI GBAORD 指標名 Gross Domestic Expenditure on R&D Business Enterprise Expenditure on R&D Higher Education Expenditure on R&D Government Intramural Expenditure on R&D Total Government Budget Appropriations or Outlays for R&D Technology balance of payments: Payments Technology balance of payments: Receipts Percentage of GERD financed by industry Percentage of GERD financed by government Percentage of GERD financed by other national sources Percentage of GERD financed by abroad Percentage of BERD financed by industry Percentage of BERD financed by government Percentage of BERD financed by other national sources Percentage of BERD financed by abroad Percentage of HERD financed by industry Percentage of GOVERD financed by industry Exploration and exploitation of the Earth Environment Exploration and exploitation of space Transport, telecommunication and other infrastructures Energy Industrial Production and technology Health Agriculture Education Culture, recreation religion and mass media Political and social systems, structures and processes General advancement of knowledge : R&D financed from General University Funds (GUF) General advancement of knowledge : R&D financed from other sources than GUF Defence Total Multi-factor Productivity 単位 mil. 2005 PPP mil. 2005 PPP mil. 2005 PPP mil. 2005 PPP mil. NC mil. NC mil. NC % % % % % % % % % % mil. NC mil. NC mil. NC mil. NC mil. NC mil. NC mil. NC mil. NC mil. NC mil. NC mil. NC mil. NC mil. NC mil. NC mil. NC growth rate in % Productivi ty Total Industry TFP (value added based) by EU KLEMS Nov. 2009, updated Mar. 2011 1995=100 1995 = 100 growth rate in % National 実質GDP(PPPベース) Accounts 名目GDP(PPPベース) mil. 2005 PPP mil. current PPP Economic Statistics Population Education FDI Product Market Regulation GDPデフレータ 名目GDP(現地通貨ベース) Exchange Rates Purchasing Power Parities for GDP GDP Export Import 輸出比率 輸入比率 Share of ICT value added in business sector value added Shares of ICT investment in non-residential gross fixed capital formation Unemployment rates 名目長期金利 CPI上昇率 総人口 15～64歳人口 25～64歳人口 高齢化率(65歳以上人口比率) Population aged 25-64 with tertiary level of education average number of years of schooling of the population aged between 25 and 64 years working age population (15-64 years) Outward FDI stocks Inward FDI stocks Inflows of foreign direct investment Outflows of foreign direct investment Product Market Regulation State control of business enterprises Legal and administrative barriers to entrepreneurship Barriers to international trade and investment 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 45061 48499 52904 57347 64336 65414 70067 29723 32567 36436 40339 46183 46754 49665 7911 8278 8710 8895 9129 9185 9815 5416 5427 5524 5699 6304 6419 7213 1988 75702 55027 10049 7129 1989 82580 61392 10359 7111 1990 89515 67567 10909 7122 1991 91835 69232 11087 7440 1992 90939 66875 11667 8115 1993 88703 63052 12441 8905 1994 87836 62469 12406 8531 1995 93678 65838 13615 9741 1996 99741 70875 14719 9361 1997 103627 74658 14792 9155 1998 106313 75692 15784 9832 1999 106715 75462 15839 10519 2000 110017 78070 15984 10881 2001 113086 83315 16357 10783 2002 114930 85556 15954 10961 2003 117927 88418 16109 10979 2004 120301 90456 16153 11415 2005 128695 98384 17250 10669 2006 134844 104040 17118 11167 2007 139916 108981 17620 10869 2008 138684 108814 16138 11551 2009 126872 96121 17014 11691 2010 128581 98383 16551 11604 2011 .. .. .. .. 1398242 1448012 1461859 1483839 1532869 1606386 1662336 1715746 1815199 1920871 2022631 2134676 2266265 2358474 2499549 2810452 3002610 3032179 3156728 3284320 3468512 3544427 3597366 3608361 3577945 3574334 3511258 3570796 3563933 3589009 3648393 3669266 259632 175106 67.7 24.9 7.3 0.1 97.9 1.9 0.0 0.1 1.5 1.3 10491 5832 68802 21940 282994 75894 29455 90895 3059 2507 16375 664067 78236 47696 282613 184921 69.2 23.5 7.3 0.1 98.1 1.7 0.0 0.1 1.6 2.0 11770 6542 76356 21960 308481 76664 30850 85137 2376 1947 16337 671148 87543 50902 279280 240887 70.7 21.9 7.3 0.1 98.1 1.7 0.0 0.1 1.8 1.7 12797 7113 82240 21402 326992 75447 31495 76871 1599 1310 15866 660852 94964 52912 281447 277512 72.3 20.5 7.1 0.1 98.0 1.7 0.1 0.1 2.3 2.1 13917 7736 88708 20944 347703 74601 32324 68811 812 665 15468 653823 103074 55254 293173 234220 74.0 19.1 6.8 0.1 98.0 1.6 0.2 0.1 2.4 5.3 15335 8524 97043 20830 375509 75021 33759 61564 0 0 15322 657901 113384 58677 260577 224078 73.7 19.4 6.8 0.1 97.9 1.8 0.2 0.1 2.6 5.8 15569 8320 97778 26905 393121 77835 36121 66687 0 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17.7 17.2 .. .. 7.6 7.5 7.2 7.0 6.8 6.8 6.4 6.3 5.8 6.6 6.4 .. .. 0.4 0.4 0.4 0.3 0.3 0.3 0.4 0.3 0.4 0.4 0.4 .. .. 97.7 97.9 97.9 98.1 98.2 98.3 98.5 98.5 98.5 98.2 98.2 .. .. 1.7 1.4 1.5 1.4 1.3 1.2 1.0 1.1 0.9 1.2 1.2 .. .. 0.1 0.2 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 .. .. 0.6 0.5 0.5 0.4 0.4 0.4 0.4 0.4 0.4 0.5 0.5 .. .. 2.5 2.3 2.8 2.9 2.8 2.8 2.9 3.0 3.0 2.5 2.6 .. .. 1.0 0.8 2.8 1.8 0.9 0.7 0.7 0.8 0.7 0.7 0.7 .. .. 55289 66373 62546 62248 66028 64805 60165 64400 65836 67377 52011 51126 56039 26247 29433 30606 31236 31236 29196 28943 31447 33076 35010 38018 39259 74259 182650 233278 212402 239356 242403 238912 241298 244121 251258 256714 243578 239593 235012 123035 152774 147145 148686 152318 157260 150723 149001 146759 145058 129030 103391 106074 593330 603271 621632 618911 617737 602373 544162 515527 490858 469236 438620 485892 421533 221917 260742 259149 259908 254111 261672 260295 231171 262059 298530 251355 243106 238552 127527 135026 138648 144330 139625 139421 141202 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76.8 78.4 80.1 81.6 83.2 84.7 85.7 86.9 89.9 92.0 94.1 95.2 97.6 100.0 102.7 105.5 107.2 108.4 109.6 111.9 2005=100 mil. NC 264966235 278179014 289314534 307498648 330260508 345644428 359458350 386427810 416245775 449392207 476430784 487961416 490934149 495743400 501706900 511934800 523198300 512438600 504903200 509860000 505543200 499147000 498854800 503725300 503903000 506687000 512975200 501209300 471138700 481773200 468180100 NC/$ NC/$ 220.54 249.08 237.51 237.52 238.54 168.52 144.64 128.15 137.96 144.79 134.71 126.65 111.20 102.21 94.06 108.78 120.99 130.91 113.91 107.77 121.53 125.39 115.93 108.19 110.22 116.30 117.75 103.36 93.57 87.78 79.81 233.39 223.41 216.88 212.67 208.44 207.51 201.38 195.30 192.36 189.40 187.68 186.24 183.03 179.49 174.97 170.60 168.52 166.58 162.04 154.75 149.46 143.77 139.69 134.41 129.55 124.72 120.31 116.85 115.04 111.36 106.83 mil. 2005 PPP mil. 2005 PPP mil. 2005 PPP % % % % % % % 万人 万人 万人 % % year mil. US$ mil. US$ mil. US$ mil. US$ score score score score 2012 .. .. .. .. 2169742 2243006 2311659 2414849 2567790 2640486 2748942 2945400 3103573 3276516 3385439 3413167 3419005 3448531 3515513 3607270 3664829 3591417 3584258 3665172 3678201 3688851 3751012 3839563 3889582 3955429 4042140 4000035 3778954 3946555 3916763 174407 176905 185701 214150 225402 213861 213640 227945 249541 267465 281472 293800 294868 306311 319118 337878 375320 365102 371679 418333 389248 419979 459795 524025 556703 612006 665247 674673 511431 167094 165969 160254 177140 172374 178848 194976 231362 272993 295122 291838 288665 284957 308308 343440 392585 397442 370888 383151 424013 427757 429237 446192 481645 501948 524692 536882 538739 454095 8.0% 7.9% 8.0% 8.9% 8.8% 8.1% 7.8% 7.7% 8.0% 8.2% 8.3% 8.6% 8.6% 8.9% 9.1% 9.4% 10.2% 10.2% 10.4% 11.4% 10.6% 11.4% 12.3% 13.6% 14.3% 15.5% 16.5% 16.9% 13.5% 7.7% 7.4% 6.9% 7.3% 6.7% 6.8% 7.1% 7.9% 8.8% 9.0% 8.6% 8.5% 8.3% 8.9% 9.8% 10.9% 10.8% 10.3% 10.7% 11.6% 11.6% 11.6% 11.9% 12.5% 12.9% 13.3% 13.3% 13.5% 12.0% #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! 9% #VALUE! 8% 8% 8% 8% 9% 9% 9% 9% 10% 9% 9% 10% 10% 10% 11% 13% 12% 12% 13% 15% 15% 15% 15% 15% 14% 13% 13% 23% #VALUE! 2.2% 2.4% 2.7% 2.7% 2.6% 2.8% 2.8% 2.5% 2.3% 2.1% 2.1% 2.2% 2.5% 2.9% 3.1% 3.4% 3.4% 4.1% 4.7% 4.7% 5.0% 5.4% 5.3% 4.7% 4.4% 4.1% 3.9% 4.0% 5.1% #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! 5.1% 7.0% 6.3% 5.3% 4.3% 4.4% 3.4% 3.1% 2.4% 1.5% 1.7% 1.7% 1.3% 1.3% 1.0% 1.5% 1.4% 1.7% 1.7% 1.5% 1.3% 4.9% 2.7% 1.9% 2.3% 2.0% 0.6% 0.1% 0.7% 2.3% 3.0% 3.3% 1.7% 1.3% 0.7% -0.1% 0.1% 1.8% 0.7% -0.3% -0.7% -0.8% -0.9% -0.2% 0.0% -0.3% 0.2% 0.1% 1.4% -1.3% 11788 11869 11948 12024 12105 12167 12226 12278 12326 12361 12404 12445 12476 12503 12557 12586 12617 12649 12669 12693 12729 12744 12762 12769 12777 12777 12777 12769 12751 7927 8009 8090 8178 8253 8337 8419 8501 8575 8614 8656 8685 8702 8704 8726 8716 8704 8692 8676 8638 8614 8570 8540 8508 8442 8373 8302 8230 8149 6331 6379 6432 6491 6535 6576 6614 6653 6691 6728 6727 6763 6792 6818 6879 6910 6946 6985 7021 7044 7059 7050 7055 7059 7045 7000 6950 6904 6850 9.3% 9.6% 9.8% 9.9% 10.3% 10.6% 10.9% 11.2% 11.6% 12.1% 12.6% 13.1% 13.5% 14.1% 14.6% 15.1% 15.7% 16.2% 16.7% 17.4% 18.0% 18.5% 19.1% 19.5% 20.2% 20.8% 21.5% 22.1% 22.7% #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! 30.6% 31.8% #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! 43.8% 10.5 10.6 10.8 10.9 11.0 11.1 11.2 11.2 11.3 11.4 11.5 11.6 11.6 11.7 11.8 11.8 11.9 12.0 12.1 12.2 12.3 12.4 12.4 7927 8009 8090 8178 8253 8337 8419 8501 8575 8614 8656 8685 8702 8703 8716 8716 8704 8692 8676 8659 8649 8629 8602 8573 .. .. .. .. .. .. .. .. .. 201440 .. .. .. .. 238452 .. .. .. .. 278441 .. .. .. .. .. .. 542614 680331 740965 .. .. .. .. .. .. .. .. .. 9850 .. .. .. .. 33508 .. .. .. .. 50322 .. .. .. .. .. .. 132851 203372 200151 .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 30963 45831 50243 73545 127981 74698 .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 7818 2778 -6503 22548 24417 11938 2.217 1.431 1.140 3.149 2.589 1.432 2.965 1.355 1.368 0.537 0.349 0.621 224 635330 634814 504305 536010 16.1% 16.2% 12.8% 13.7% #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! 5.1% 4.6% #VALUE! 1.1% 1.1% #VALUE! -0.7% -0.3% #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! 831110 214890 56276 -1670 .. .. .. .. .. .. .. .. (9) 韓国 DB名 MSTI GBAORD 指標名 Gross Domestic Expenditure on R&D Business Enterprise Expenditure on R&D Higher Education Expenditure on R&D Government Intramural Expenditure on R&D Total Government Budget Appropriations or Outlays for R&D Technology balance of payments: Payments Technology balance of payments: Receipts Percentage of GERD financed by industry Percentage of GERD financed by government Percentage of GERD financed by other national sources Percentage of GERD financed by abroad Percentage of BERD financed by industry Percentage of BERD financed by government Percentage of BERD financed by other national sources Percentage of BERD financed by abroad Percentage of HERD financed by industry Percentage of GOVERD financed by industry Exploration and exploitation of the Earth Environment Exploration and exploitation of space Transport, telecommunication and other infrastructures Energy Industrial Production and technology Health Agriculture Education Culture, recreation religion and mass media Political and social systems, structures and processes General advancement of knowledge : R&D financed from General University Funds (GUF) General advancement of knowledge : R&D financed from other sources than GUF Defence Total Multi-factor Productivity mil. 2005 PPP mil. 2005 PPP mil. 2005 PPP mil. NC mil. NC mil. NC % % % % % % % % % % mil. NC mil. NC mil. NC mil. NC mil. NC mil. NC mil. NC mil. NC mil. NC mil. NC mil. NC mil. NC mil. NC mil. NC mil. NC growth rate in % Productivi ty Total Industry TFP (value added based) by EU KLEMS Nov. 2009, updated Mar. 2011 1995=100 1995 = 100 growth rate in % National 実質GDP(PPPベース) Accounts 名目GDP(PPPベース) mil. 2005 PPP mil. current PPP Economic Statistics Population Education FDI Product Market Regulation GDPデフレータ 名目GDP(現地通貨ベース) Exchange Rates Purchasing Power Parities for GDP GDP Export Import 輸出比率 輸入比率 Share of ICT value added in business sector value added Shares of ICT investment in non-residential gross fixed capital formation Unemployment rates 名目長期金利 CPI上昇率 総人口 15～64歳人口 25～64歳人口 高齢化率(65歳以上人口比率) Population aged 25-64 with tertiary level of education average number of years of schooling of the population aged between 25 and 64 years working age population (15-64 years) Outward FDI stocks Inward FDI stocks Inflows of foreign direct investment Outflows of foreign direct investment Product Market Regulation State control of business enterprises Legal and administrative barriers to entrepreneurship Barriers to international trade and investment 1981 単位 mil. 2005 PPP 2005=100 mil. NC NC/$ NC/$ mil. 2005 PPP mil. 2005 PPP mil. 2005 PPP % % .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 1982 .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. #N/A #N/A #N/A 198633 215103 107346 123329 54.0 57.3 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. #N/A #N/A 241307 143825 59.6 61.3 #N/A #N/A 265097 163940 61.8 3.1 63.2 #N/A #N/A 284903 181568 63.7 5.9 67.0 #N/A #N/A 319774 208348 65.2 5.8 70.9 #N/A #N/A 358997 240762 67.1 7.6 76.2 #N/A #N/A 400858 278127 69.4 4 79.3 #N/A #N/A 427924 308150 72.0 5.7 83.8 #N/A #N/A 467710 349823 74.8 1991 1992 9220 10257 .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 5 2.7 88.0 90.4 #N/A #N/A #N/A #N/A 513138 542722 397404 430297 77.4 79.3 .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 1993 1994 11885 14160 .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 2.8 4 92.9 96.6 #N/A #N/A #N/A #N/A 577073 627693 467575 519229 81.0 82.7 .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 1995 1996 15757 17295 11617 12662 1287 1620 2672 2805 .. .. .. .. .. .. 76.3 74.9 19.0 20.3 4.7 4.8 0.0 0.1 96.3 94.7 3.6 4.4 0.2 0.8 0.0 0.1 22.4 19.5 16.5 17.6 .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 3.5 3.2 100.0 103.2 #N/A #N/A #N/A #N/A 683750 732883 577335 630648 84.4 86.1 1997 1998 18656 16537 13542 11629 1947 1845 2943 2887 .. .. .. .. .. .. 72.5 69.1 22.9 25.9 4.5 4.9 0.1 0.1 94.8 94.0 4.8 5.9 0.4 0.1 0.1 0.0 14.9 13.1 9.9 6.7 .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 4 1.1 107.3 108.5 #N/A #N/A #N/A #N/A 775147 730856 678847 647294 87.6 88.6 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 17574 20213 22641 23586 25067 28305 30618 34712 38923 41685 44311 49448 .. 12546 14968 17249 17664 19074 21715 23531 26818 29676 31417 32906 36987 .. 2110 2280 2356 2447 2541 2848 3040 3455 4146 4646 4912 5351 .. 2540 2691 2798 3162 3156 3414 3632 4013 4537 5026 5769 6267 .. 3274013 3749497 4485316 5158300 5576800 6099500 6736800 7228300 8139600 9346100 10630000 11957621 13045561 3411655 3404841 3856646 4750215 4634245 4618897 4742463 6248513 10774863 .. .. .. .. .. .. 70.0 24.9 5.1 0.1 93.9 5.8 0.2 0.0 10.8 6.9 52890 107181 69722 99277 184779 744404 161760 295641 .. .. .. .. 730277 733751 72.4 23.9 3.6 0.1 92.8 7.0 0.2 0.0 15.9 9.5 55191 140767 90986 150146 188533 910300 245499 342397 .. .. .. .. 742750 770239 799269 72.5 25.0 2.1 0.5 91.2 8.1 0.2 0.6 14.3 8.1 67226 201640 144845 188760 208622 7.3 116.4 #N/A #N/A 809281 727262 89.9 2.8 119.7 #N/A #N/A 880480 808404 91.8 1.3 121.2 #N/A #N/A 915465 859581 93.9 681.03 459.32 198633 27343 36792 13.8% 18.5% 731.08 459.56 215103 28990 38261 13.5% 17.8% 775.75 463.65 241307 33309 42138 13.8% 17.5% 805.98 466.78 265097 38144 45895 14.4% 17.3% 870.02 471.99 284903 38995 45927 13.7% 16.1% 881.45 481.19 319774 48559 54525 15.2% 17.1% 822.57 489.85 358997 59209 65034 16.5% 18.1% 731.47 505.25 400858 66116 73810 16.5% 18.4% 671.46 514.75 427924 63744 85590 14.9% 20.0% 707.76 547.08 467710 66880 97004 14.3% 20.7% 733.35 582.35 513138 74075 114943 14.4% 22.4% 780.65 613.51 542722 84364 121171 15.5% 22.3% 802.67 638.96 577073 91018 127056 15.8% 22.0% 803.45 674.02 627693 105954 156031 16.9% 24.9% 771.27 709.56 683750 132133 191118 19.3% 28.0% 804.45 730.92 732883 147465 219246 20.1% 29.9% 951.29 745.84 775147 176605 228419 22.8% 29.5% mil. US$ mil. US$ mil. US$ score score score score 75.0 23.0 1.3 0.7 94.4 4.6 0.1 0.9 15.2 4.3 123900 312000 239500 92400 393100 75.4 23.1 1.2 0.3 94.8 4.7 0.1 0.3 13.7 4.5 159700 334100 334300 113700 411900 73.7 24.8 1.3 0.2 93.4 6.2 0.1 0.2 14.2 4.2 179700 260200 273900 147000 464700 11% 21.4% 3872 2430 1562 3.9% 11% 7.2% 3933 2488 1618 4.0% 11% 774.03 730856 199378 178058 27.3% 24.4% 754.89 809281 228059 225076 28.2% 27.8% 2.3% 4041 2614 1745 4.1% 9% 2.5% 4081 2676 1808 4.3% 9% 2.7% 4121 2738 1866 4.4% 10% 3.0% 4162 2800 1924 4.5% 9% 7.1% 4203 2858 1982 4.7% 9% 5.7% 4245 2913 2038 4.8% 8% 8.6% 4287 2970 2092 5.1% 8% 9.3% 4330 3017 2144 5.2% 7% 6.2% 4375 3061 2197 5.4% 7% 4.8% 4419 3102 2250 5.5% 8% 6.3% 4464 3145 2304 5.7% 9% 4.5% 4509 3190 2361 5.9% 10% 4.9% 4552 3233 2413 6.1% 11% 13% 746.21 880480 269271 275850 30.6% 31.3% 16% 7.5% 0.8% 4629 4662 3313 3342 2513 2557 6.6% 6.9% #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! 22.5% 23.1% #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 2.412 2.645 2.734 1.858 225 3.4% 3991 2549 1680 4.0% 11% 72.9 25.4 1.4 0.3 93.8 5.9 0.1 0.2 12.0 3.5 195242 303133 378244 157124 638376 71.1 27.4 1.3 0.2 92.9 6.8 0.1 0.2 11.3 3.1 184224 258465 262787 83945 563767 .. 71.8 26.7 1.2 0.2 93.1 6.7 0.1 0.2 11.3 3.5 182842 270172 268134 89997 636338 .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 222019 286177 257570 83131 701251 415700 .. .. .. .. 460400 .. .. .. .. 501500 .. .. .. .. 501300 .. .. .. .. 563400 .. .. .. .. 549200 .. .. .. .. 609395 .. .. .. .. 707722 .. .. .. .. 751315 .. .. .. .. 818178 .. .. .. .. 1091600 1189600 1336100 1155900 1342400 1731200 2213629 2685493 3152728 3376327 1145500 1432500 1685055 1701070 1887075 2124241 785000 800200 766400 985400 4.4 3 3 3.1 3 4.2 126.6 130.4 134.3 138.5 142.6 148.6 #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A #N/A 980921 1008414 1054993 1096741 1153537 1212435 936042 965795 1038812 1096741 1172852 1268474 95.4 95.8 98.5 100.0 101.7 104.6 2.9 152.9 0.4 153.5 5.4 161.8 1240301 1244264 1322905 1370980 1306387 1324498 1422887 1506004 105.3 106.4 107.6 109.8 1026451800 1065036800 1173274900 1237128200 1401.44 1188.82 1130.96 1290.99 1251.09 1191.61 1145.32 1024.12 954.79 929.26 1102.05 1276.93 1156.06 1108.29 757.83 915465 260045 262432 28.4% 28.7% #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! 2.6% 2.4% 2.4% 2.5% 2.9% 2.5% 2.1% 2.0% 2.6% 7.0% 6.6% 4.4% #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! mil. US$ 75.0 23.1 1.4 0.5 94.7 4.7 0.1 0.5 16.1 3.4 73600 280900 200000 264500 368500 49305700 56676800 66685100 76523500 85699100 100254100 117938200 140524800 158620100 191382800 231428200 263993200 298761600 349972600 409653600 460952600 506313600 501027200 549005000 603236000 651415300 720539000 767113700 826892700 865240900 908743800 975013000 #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! % year 1697250 1664093 1810857 2024201 2787746 4573836 3274013 3749497 4485316 5158300 5576800 6099500 6736800 7228300 8139600 9346100 10630000 11957621 13045561 % % 万人 % 972798 74.0 23.9 1.7 0.4 94.1 5.3 0.1 0.5 13.6 5.5 75000 245400 157900 234900 259500 1321809 1390200 1549700 1598400 1995500 2066900 2291300 2418091 3126191 3509696 3850276 416300 450800 471700 642700 493700 587700 576163 808197 936066 1035833 318175 376930 .. .. .. .. 831760 709732 % % % 万人 万人 798354 72.2 25.4 2.0 0.4 93.0 6.4 0.1 0.5 13.9 4.6 68800 234200 161200 224000 231200 2012 .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 18% 4.4% 4595 3279 2468 6.4% 2.3% 4701 3370 2601 7.2% #VALUE! 804.11 824.57 821.46 1244264 1322905 1370980 568896 652412 714506 478877 561497 597931 45.7% 49.3% 52.1% 38.5% 42.4% 43.6% #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! 11% #VALUE! #VALUE! #VALUE! 3.6% 3.7% 3.4% #VALUE! 5.2% 4.8% 4.2% #VALUE! 2.8% 2.9% 4.0% #VALUE! 4875 5052 #VALUE! 3526 3709 #VALUE! 2863 3041 #VALUE! 10.8% 10.8% #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! 38.8% #VALUE! #VALUE! #VALUE! 17% 4.0% 6.9% 4.1% 4736 3393 2638 7.6% #N/A #N/A .. .. .. .. 769.77 794.28 796.00 788.92 774.82 768.65 785.72 980921 1008414 1054993 1096741 1153537 1212435 1240301 291505 333723 399608 430661 479611 540068 575786 300295 333560 372736 401026 446291 498412 520417 29.7% 33.1% 37.9% 39.3% 41.6% 44.5% 46.4% 30.6% 33.1% 35.3% 36.6% 38.7% 41.1% 42.0% #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! 12% 16% 13% 12% 12% 12% 12% 12% 3.3% 3.6% 3.7% 3.7% 3.5% 3.2% 3.2% 6.6% 5.0% 4.7% 5.0% 5.2% 5.4% 5.6% 2.8% 3.5% 3.6% 2.8% 2.2% 2.5% 4.7% 4762 4786 4804 4814 4830 4846 4861 3410 3429 3443 3453 3472 3490 3507 2671 2703 2735 2765 2798 2827 2847 7.9% 8.3% 8.7% 9.1% 9.5% 10.0% 10.4% #N/A #N/A .. .. .. .. #N/A #N/A .. .. .. .. #N/A #N/A .. .. .. .. #N/A #N/A .. .. .. .. 5651 9246 1.840 2.206 1.829 1.485 .. 74777 97910 120440 138980 .. .. 121956 94680 117730 127050 .. 6366 11175 19720 20251 17197 19230 .. 6309 3586 1784 3311 2249 -150 .. 1.478 1.991 1.141 1.302 .. .. .. .. (10) オランダ DB名 MSTI GBAORD 指標名 Gross Domestic Expenditure on R&D Business Enterprise Expenditure on R&D Higher Education Expenditure on R&D Government Intramural Expenditure on R&D Total Government Budget Appropriations or Outlays for R&D Technology balance of payments: Payments Technology balance of payments: Receipts Percentage of GERD financed by industry Percentage of GERD financed by government Percentage of GERD financed by other national sources Percentage of GERD financed by abroad Percentage of BERD financed by industry Percentage of BERD financed by government Percentage of BERD financed by other national sources Percentage of BERD financed by abroad Percentage of HERD financed by industry Percentage of GOVERD financed by industry Exploration and exploitation of the Earth Environment Exploration and exploitation of space Transport, telecommunication and other infrastructures Energy Industrial Production and technology Health Agriculture Education Culture, recreation religion and mass media Political and social systems, structures and processes General advancement of knowledge : R&D financed from General University Funds (GUF) General advancement of knowledge : R&D financed from other sources than GUF Defence Total Multi-factor Productivity 単位 mil. 2005 PPP mil. 2005 PPP mil. 2005 PPP mil. 2005 PPP mil. NC mil. NC mil. NC % % % % % % % % % % mil. NC mil. NC mil. NC mil. NC mil. NC mil. NC mil. NC mil. NC mil. NC mil. NC mil. NC mil. NC mil. NC mil. NC mil. NC growth rate in % Productivi ty Total Industry TFP (value added based) by EU KLEMS Nov. 2009, updated Mar. 2011 1995=100 1995 = 100 growth rate in % National 実質GDP(PPPベース) Accounts 名目GDP(PPPベース) mil. 2005 PPP mil. current PPP Economic Statistics Population Education FDI Product Market Regulation GDPデフレータ 名目GDP(現地通貨ベース) Exchange Rates Purchasing Power Parities for GDP GDP Export Import 輸出比率 輸入比率 Share of ICT value added in business sector value added Shares of ICT investment in non-residential gross fixed capital formation Unemployment rates 名目長期金利 CPI上昇率 総人口 15～64歳人口 25～64歳人口 高齢化率(65歳以上人口比率) Population aged 25-64 with tertiary level of education average number of years of schooling of the population aged between 25 and 64 years working age population (15-64 years) Outward FDI stocks Inward FDI stocks Inflows of foreign direct investment Outflows of foreign direct investment Product Market Regulation State control of business enterprises Legal and administrative barriers to entrepreneurship Barriers to international trade and investment 2005=100 mil. NC NC/$ NC/$ mil. 2005 PPP mil. 2005 PPP mil. 2005 PPP % % % % 1981 1982 5475 5738 2916 2960 1269 1527 1137 1109 1576 1768 672 1816 438 1483 46.3 44.9 47.2 48.5 1.3 1.5 5.2 5.2 84.3 84.2 7.5 7.2 0.0 0.0 8.2 8.5 0.3 0.5 5.7 5.8 15 16 .. .. 122 91 106 104 69 94 111 118 78 77 137 127 .. .. .. .. .. .. 628 794 162 185 49 56 1576 1768 93.2 312668 151671 48.5 172153 1.13 1.14 312668 107376 98028 34.3% 31.4% 92.6 -0.6 308788 158916 51.5 177878 1.21 1.12 308788 106251 96972 34.4% 31.4% 1983 1984 5982 5963 3204 3206 1512 1466 1122 1154 1799 1825 1750 2013 1559 1736 46.4 48.3 47.2 46.8 1.4 1.6 5.0 3.4 83.8 81.0 8.4 14.3 0.0 0.1 7.8 4.7 0.6 0.9 6.1 22.4 20 11 .. 58 87 34 113 111 102 101 146 206 73 47 116 90 .. .. .. .. .. .. 793 815 191 175 49 53 1799 1825 94.9 2.4 315180 168622 53.5 184082 1.30 1.09 315180 108671 100562 34.5% 31.9% 91.7 95.7 0.9 324830 180311 55.5 194095 1.46 1.08 324830 117083 106146 36.0% 32.7% 1985 1986 6586 7162 3700 4192 1530 1573 1206 1234 1781 1978 2266 1924 1802 1853 51.7 52.3 44.2 44.0 1.5 1.4 2.6 2.2 83.7 82.7 12.6 14.5 0.3 0.2 3.4 2.5 1.0 1.2 23.2 19.9 11 10 57 58 34 44 116 126 93 105 162 294 43 51 88 82 .. .. .. .. .. .. 849 872 171 189 54 55 1781 1978 1.1 0.8 92.7 93.5 96.5 96.7 0.7 0.2 333211 342497 190612 200305 57.2 58.5 200827 206861 1.51 1.11 1.05 1.03 333211 342497 122301 124804 111705 114853 36.7% 36.4% 33.5% 33.5% 1987 1988 7623 7654 4512 4595 1629 1585 1319 1316 2217 2159 1980 2381 2050 2367 51.8 53.4 44.3 42.7 2.0 1.6 2.0 2.3 82.1 83.7 15.1 13.2 0.6 0.5 2.3 2.6 1.1 1.2 16.0 15.7 12 9 71 65 58 44 119 121 89 64 444 452 44 51 95 89 .. .. .. .. .. .. 893 875 199 205 55 63 2217 2159 0.5 1.3 93.9 95.2 97.3 97.6 0.6 0.4 349112 361126 210160 224905 60.2 62.3 208647 217596 0.92 0.90 0.99 0.97 349112 361126 129529 141058 118926 129092 37.1% 39.1% 34.1% 35.7% 1989 1990 7634 8127 4517 4297 1636 2276 1323 1387 2216 2590 3143 3353 2894 3478 53.4 48.1 41.8 48.3 1.7 1.6 3.0 2.0 85.1 85.2 10.6 11.9 0.4 0.4 3.9 2.6 1.1 0.9 14.8 15.0 12 15 89 84 51 59 94 102 85 71 427 525 54 72 93 103 .. .. .. .. .. .. 913 1103 218 246 64 72 2216 2590 1.6 1.1 96.7 97.7 99.0 99.9 1.4 0.9 377088 392862 243740 263755 64.6 67.1 230277 243652 0.96 0.83 0.94 0.92 377088 392862 153206 161875 139163 144693 40.6% 41.2% 36.9% 36.8% 1991 1992 1993 7887 7744 7936 3917 3778 3917 2344 2341 2384 1442 1424 1436 2496 2502 2491 5034 4899 .. 4137 4954 .. 47.8 47.0 44.1 48.6 48.9 48.5 1.8 1.7 2.1 1.9 2.3 5.3 89.6 89.1 82.6 7.5 7.2 7.8 0.6 0.6 1.8 2.4 3.1 7.9 1.2 1.2 1.5 14.8 15.1 13.9 16 12 7 80 75 102 66 83 90 108 110 106 74 82 71 409 391 297 73 71 61 111 108 118 .. .. .. .. .. .. .. .. .. 1073 1049 1123 264 280 260 75 81 75 2496 2502 2491 0.5 -0.5 0.7 98.2 97.7 98.4 100.2 98.5 98.7 0.3 -1.7 0.3 402444 409310 414458 279764 291294 301432 69.5 71.2 72.7 257375 268299 276013 0.85 0.80 0.84 0.92 0.92 0.92 402444 409310 414458 172572 177651 184702 153861 158249 158872 42.9% 43.4% 44.6% 38.2% 38.7% 38.3% 1994 1995 8336 8659 4291 4513 2405 2494 1554 1567 2525 2594 .. .. .. .. 44.8 46.0 43.8 42.2 2.6 2.6 8.8 9.3 79.1 80.0 8.4 6.6 0.2 0.1 12.2 13.2 4.0 4.0 15.3 16.7 7 7 99 95 96 107 95 96 78 85 290 279 47 47 115 108 .. .. .. .. .. .. 1168 1228 263 279 80 78 2525 2594 1.4 0.2 99.8 100.0 99.5 100.0 0.8 0.5 426730 440027 316850 333502 74.3 75.8 290048 305261 0.83 0.73 0.92 0.92 426730 440027 200714 219198 173225 190822 47.0% 49.8% 40.6% 43.4% 1996 1997 9028 9439 4756 5150 2584 2581 1601 1617 2581 2833 .. .. .. .. 48.5 45.6 41.5 39.1 2.4 2.6 7.6 12.8 84.5 75.7 5.6 5.4 0.1 0.1 9.8 18.8 3.8 4.3 15.8 17.7 11 23 88 109 97 99 105 106 83 76 258 356 50 77 109 80 .. .. .. .. .. .. 1212 1336 294 297 92 86 2581 2833 0.7 1.3 100.7 102.0 100.0 100.4 0.0 0.4 455017 474484 351873 376350 77.3 79.3 319755 342237 0.77 0.89 0.91 0.91 455017 474484 228790 253694 200918 224802 50.3% 53.5% 44.2% 47.4% 9% 5.8% 11.6% 6.7% 1425 949 701 11.6% % 万人 万人 万人 % 9% 7.7% 10.1% 5.9% 1431 960 711 11.7% 10% 8.3% 8.6% 2.7% 1437 970 721 11.8% 11% 8.1% 8.3% 3.3% 1442 981 732 11.9% 12% 7.3% 7.3% 2.3% 1449 992 742 12.1% 12% 6.5% 6.3% 0.1% 1457 1002 752 12.3% 13% 6.3% 6.4% -0.7% 1467 1011 763 12.4% 13% 6.2% 6.4% 0.7% 1476 1019 774 12.6% 15% 5.7% 7.2% 1.1% 1485 1025 785 12.7% 15% 5.1% 8.9% 2.5% 1495 1031 796 12.8% 15% 4.8% 8.7% 3.2% 1507 1037 808 12.9% 15% 4.9% 8.1% 3.2% 1518 1043 820 13.0% 16% 5.6% 6.4% 2.6% 1529 1049 832 13.1% 16% 6.2% 6.9% 2.8% 1538 1053 843 13.1% 16% 7.0% 6.9% 1.9% 1546 1057 853 13.2% 16% 6.4% 6.2% 2.0% 1553 1060 863 13.3% 18% 5.4% 5.6% 2.2% 1561 1064 871 13.4% % year #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! mil. US$ .. .. .. .. mil. US$ score score 2000 2001 10385 10572 5723 5755 3316 3376 1250 1440 3385 3575 .. .. .. .. .. 48.2 .. 38.7 .. 2.9 .. 10.2 .. 80.3 .. 4.5 .. 0.8 15.4 14.4 .. 5.2 .. 20.6 18 11 118 109 100 86 168 176 116 135 414 412 77 77 121 132 .. .. .. .. .. .. 1609 1742 355 363 59 63 3385 3575 1.2 0.1 106.2 106.4 102.3 102.1 1.6 -0.2 536543 546876 468336 493846 87.3 90.3 417960 447731 1.09 1.12 0.89 0.91 536543 546876 333934 340392 300427 307792 62.2% 62.2% 56.0% 56.3% 2002 2003 10290 10533 5345 5531 3576 3599 1301 1400 3817 3928 .. 14078 .. 14502 .. 47.0 .. 40.3 .. 2.3 .. 10.4 .. 81.6 .. 3.3 .. 0.2 15.4 15.0 .. 5.7 .. 16.4 14 13 103 99 110 144 222 207 94 111 351 371 112 119 146 149 .. .. .. .. .. .. 1929 1998 371 396 63 67 3817 3928 -0.1 0.5 106.2 106.8 101.4 101.1 -0.7 -0.3 547293 549130 515792 514347 94.2 93.7 465214 476945 1.06 0.89 0.90 0.93 547293 549130 343543 348812 308587 314235 62.8% 63.5% 56.4% 57.2% 2004 10823 5796 3595 1432 4032 13759 15706 .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 24 67 145 190 110 374 136 209 .. .. .. 2104 390 48 4032 2.5 109.4 103.2 2.1 561412 540312 96.2 491184 0.81 0.91 561412 376300 332138 67.0% 59.2% 2005 10904 5768 3779 1357 4059 13891 15562 46.3 38.8 2.8 12.0 79.0 3.4 0.3 17.2 7.8 14.6 11 43 89 129 79 409 136 216 12 24 105 2236 491 79 4059 1.5 111.1 104.7 1.5 572901 572901 100.0 513407 0.80 0.90 572901 398875 350038 69.6% 61.1% 2006 11157 6009 3766 1382 4338 12436 16640 .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 10 79 102 139 96 406 175 208 12 15 119 2311 581 85 4338 1.5 112.8 106.3 1.5 592346 622389 105.1 540216 0.80 0.87 592346 427876 380947 72.2% 64.3% #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! % % mil. US$ mil. US$ 1998 1999 9345 10220 5061 5698 2537 3001 1655 1521 2870 3127 .. .. .. .. 48.6 49.1 37.9 36.9 3.0 3.0 10.5 11.0 81.1 79.5 4.4 4.8 0.1 0.5 14.5 15.2 5.0 5.0 18.4 21.9 25 31 125 119 90 101 107 118 73 87 368 418 108 91 91 95 .. .. .. .. .. .. 1298 1457 313 326 71 74 2870 3127 1.3 1.6 103.3 105.0 100.6 100.7 0.2 0.1 493101 516199 400260 425782 81.2 82.5 362464 386193 0.90 0.94 0.91 0.91 493101 516199 270818 294333 245038 267818 54.9% 57.0% 49.7% 51.9% 10.2 949 10.3 959 .. .. .. .. 10.4 970 .. .. .. .. 10.5 982 .. .. .. .. 10.6 992 .. .. .. .. 10.7 1002 .. .. .. .. 10.8 1011 .. .. .. .. 10.9 1019 .. .. .. .. 11.0 1025 .. .. .. .. 11.1 1031 105085 68699 .. .. 11.2 1037 .. .. .. .. 11.3 1043 .. .. .. .. 11.3 1049 .. .. .. .. 11.4 1053 .. .. .. .. 11.5 1057 172348 115756 .. .. 11.5 1060 .. .. .. .. 19% 4.3% 4.6% 2.0% 1571 1069 879 13.5% 24.2% 11.7 1068 11.6 1064 .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 1.591 2.458 2.054 0.260 score score 226 19% 20% 3.6% 3.0% 4.6% 5.4% 2.2% 2.3% 1581 1593 1074 1080 885 891 13.5% 13.6% 22.6% #VALUE! 11.7 11.7 1074 1080 305458 243730 .. .. 2007 11134 5916 3863 1355 4455 13782 18026 48.8 38.0 2.5 10.7 83.0 2.3 0.2 14.5 7.5 17.1 8 28 98 175 102 400 188 202 12 18 130 2389 628 78 4455 1.4 114.3 107.2 0.8 615570 667169 108.4 571773 0.73 0.86 615570 455241 402406 74.0% 65.4% 2008 11071 5548 4196 1327 4685 15983 20827 2009 10961 5160 4403 1398 4954 18694 21216 45.1 40.9 3.1 10.8 80.1 3.7 0.2 15.9 8.2 32.4 31 14 193 138 123 452 198 165 12 21 143 2529 852 84 4954 .. 2010 2011 2012 11351 12652 .. 5438 6604 .. 4580 4676 .. 1333 1372 .. 5112 4740 4654 .. 21169 .. .. 28764 .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 59 28 .. 2 30 .. 140 143 .. 149 155 .. 142 111 .. 450 399 .. 250 257 .. 176 154 .. 12 12 .. 21 21 .. 133 141 .. 2584 2662 .. 924 800 .. 76 80 .. 5118 4991 .. .. 603691 681590 112.9 573235 0.72 0.84 603691 428461 382614 71.0% 63.4% 613526 701343 114.3 588740 0.76 0.84 613526 476516 421471 77.7% 68.7% .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 11 19 133 177 113 402 187 237 12 18 137 2500 663 77 4685 .. 626675 705759 112.6 594481 0.68 0.84 626675 464426 411746 74.1% 65.7% #VALUE! 9% 20% #VALUE! 3.6% 3.1% 4.3% 4.2% 1.6% 2.5% 1638 1645 1104 1107 907 908 14.6% 14.9% 619616 714997 115.4 601973 0.72 0.84 619616 495059 436753 79.9% 70.5% #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! 3.7% 4.5% 4.4% #VALUE! 3.7% 3.0% 3.0% #VALUE! 1.2% 1.3% 2.3% #VALUE! 1653 #VALUE! #VALUE! 1111 #VALUE! #VALUE! 909 #VALUE! #VALUE! 15.2% #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! 32.8% #VALUE! #VALUE! #VALUE! 20% 2.6% 5.0% 4.2% 1605 1087 897 13.6% 19% 3.1% 4.9% 3.3% 1615 1094 901 13.7% 11.7 1087 .. .. .. .. 20% 4.1% 4.1% 2.1% 1623 1098 904 13.8% 11.8 1094 .. .. .. .. 21% 5.1% 4.1% 1.2% 1628 1100 906 13.9% 11.9 1097 .. .. .. .. 22% 4.3% 3.8% 1.2% 1635 1103 906 14.4% 12.1 1102 .. .. 1.298 1.874 1.776 0.246 22% 5.3% 3.4% 1.7% 1632 1101 906 14.2% .. .. .. .. 37039 122998 71214 12459 39023 13984 942087 889944 956521 954388 .. 766622 645642 660507 594920 .. 55618 68202 26821 49990 .. 119406 4540 36046 -13526 .. 0.905 1.708 0.871 0.135 .. .. .. .. (11) スペイン DB名 MSTI GBAORD 指標名 Gross Domestic Expenditure on R&D Business Enterprise Expenditure on R&D Higher Education Expenditure on R&D Government Intramural Expenditure on R&D Total Government Budget Appropriations or Outlays for R&D Technology balance of payments: Payments Technology balance of payments: Receipts Percentage of GERD financed by industry Percentage of GERD financed by government Percentage of GERD financed by other national sources Percentage of GERD financed by abroad Percentage of BERD financed by industry Percentage of BERD financed by government Percentage of BERD financed by other national sources Percentage of BERD financed by abroad Percentage of HERD financed by industry Percentage of GOVERD financed by industry Exploration and exploitation of the Earth Environment Exploration and exploitation of space Transport, telecommunication and other infrastructures Energy Industrial Production and technology Health Agriculture Education Culture, recreation religion and mass media Political and social systems, structures and processes General advancement of knowledge : R&D financed from General University Funds (GUF) General advancement of knowledge : R&D financed from other sources than GUF Defence Total Multi-factor Productivity 単位 mil. 2005 PPP mil. 2005 PPP mil. 2005 PPP mil. 2005 PPP mil. NC mil. NC mil. NC % % % % % % % % % % mil. NC mil. NC mil. NC mil. NC mil. NC mil. NC mil. NC mil. NC mil. NC mil. NC mil. NC mil. NC mil. NC mil. NC mil. NC growth rate in % Productivi ty Total Industry TFP (value added based) by EU KLEMS Nov. 2009, updated Mar. 2011 1995=100 1995 = 100 growth rate in % National 実質GDP(PPPベース) Accounts 名目GDP(PPPベース) mil. 2005 PPP mil. current PPP Economic Statistics Population Education FDI Product Market Regulation GDPデフレータ 名目GDP(現地通貨ベース) Exchange Rates Purchasing Power Parities for GDP GDP Export Import 輸出比率 輸入比率 Share of ICT value added in business sector value added Shares of ICT investment in non-residential gross fixed capital formation Unemployment rates 名目長期金利 CPI上昇率 総人口 15～64歳人口 25～64歳人口 高齢化率(65歳以上人口比率) Population aged 25-64 with tertiary level of education average number of years of schooling of the population aged between 25 and 64 years working age population (15-64 years) Outward FDI stocks Inward FDI stocks Inflows of foreign direct investment Outflows of foreign direct investment Product Market Regulation State control of business enterprises Legal and administrative barriers to entrepreneurship Barriers to international trade and investment 2005=100 mil. NC NC/$ NC/$ mil. 2005 PPP mil. 2005 PPP mil. 2005 PPP % % % % 1981 1982 1983 2301 2671 2678 1047 1304 1297 528 599 616 726 769 765 287 329 361 315 475 531 100 94 110 42.8 45.8 46.0 56.0 52.8 52.8 0.1 0.1 0.1 1.1 1.3 1.1 93.6 93.0 94.0 4.1 4.8 4.0 0.1 0.2 0.2 2.2 2.1 1.9 0.0 .. .. 0.7 1.6 1.5 7 11 14 2 3 3 10 11 11 11 12 12 37 35 41 46 42 45 10 20 21 27 30 33 .. .. .. .. .. .. .. .. .. 58 67 79 60 71 72 14 21 23 287 329 361 92.7 574615 279989 48.7 109268 0.55 0.39 574615 65697 45500 11.4% 7.9% 92.7 -0.1 581778 300751 51.7 125656 0.66 0.42 581778 69354 47743 11.9% 8.2% 93.8 1.3 592076 318181 53.7 143078 0.86 0.45 592076 76021 47170 12.8% 8.0% 1984 1985 2831 3209 1467 1772 629 661 735 776 442 534 509 564 125 141 48.9 47.2 50.3 47.7 0.0 0.2 0.7 4.8 92.1 83.4 6.5 7.7 0.0 0.3 1.4 8.6 1.2 1.1 3.5 3.8 36 34 4 2 12 47 16 25 38 37 53 77 23 15 41 42 .. .. .. .. .. .. 88 99 93 102 29 38 442 534 3.7 86.5 89.8 97.8 100.4 4.2 2.7 602642 616632 336023 354324 55.8 57.5 161454 179402 0.97 1.02 0.48 0.51 602642 616632 85173 85741 46541 50054 14.1% 13.9% 7.7% 8.1% 1986 1987 3683 4054 2056 2228 685 768 917 1023 603 780 624 680 150 123 49.3 46.8 48.2 50.6 0.9 1.1 1.7 1.5 86.0 83.6 11.0 13.8 0.2 0.3 2.7 2.4 1.5 2.7 3.9 1.5 32 59 2 15 29 46 21 2 74 19 103 189 24 77 30 52 .. .. .. .. .. .. 109 154 124 66 35 69 603 780 0 1.5 89.8 91.1 97.8 99.4 -2.5 1.6 636693 672012 374031 406355 58.7 60.5 205390 229670 0.84 0.74 0.55 0.57 636693 672012 85941 90466 58655 73197 13.5% 13.5% 9.2% 10.9% 1988 1989 4776 5269 2712 2968 919 1076 1107 1198 981 1329 966 1145 128 206 47.5 47.8 48.8 46.8 1.1 0.7 2.5 4.7 80.7 80.3 15.2 11.8 0.2 0.4 3.9 7.6 8.1 9.2 0.6 3.0 62 95 16 27 69 87 3 7 25 40 203 235 83 91 60 73 .. .. .. .. .. .. 182 228 114 121 124 254 981 1329 1.1 1.3 92.1 93.3 101.4 100.0 2.0 -1.4 706246 740337 441813 480679 62.6 64.9 255698 286525 0.70 0.71 0.58 0.60 706246 740337 93919 95264 84968 100022 13.3% 12.9% 12.0% 13.5% 1990 1991 6161 6486 3563 3632 1255 1441 1310 1379 1618 1795 1333 1422 245 400 47.4 48.1 45.1 45.7 0.6 0.6 6.8 5.6 77.5 80.4 11.8 11.3 0.2 0.2 10.5 8.1 8.9 10.0 3.7 3.8 81 80 69 64 90 125 7 11 40 42 269 335 121 102 84 106 .. .. .. .. .. .. 292 359 165 195 298 302 1618 1795 0.3 0.6 93.6 94.1 99.4 99.8 -0.6 0.4 768332 787893 518145 550169 67.4 69.8 319145 349967 0.61 0.62 0.62 0.64 768332 787893 99734 107959 109646 120986 13.0% 13.7% 14.3% 15.4% 1992 1993 1994 6846 6761 6401 3458 3229 2993 1979 2115 2021 1370 1352 1325 1859 1852 1914 1951 .. .. 487 .. .. 43.7 41.0 40.3 50.2 51.6 52.4 0.6 1.0 1.0 5.5 6.4 6.4 80.5 80.1 80.1 11.4 10.6 10.6 0.1 0.1 0.1 7.9 9.1 9.1 7.3 5.9 5.9 4.1 4.2 4.2 78 55 47 36 42 46 151 131 149 17 15 9 37 38 36 349 385 385 105 100 113 89 94 97 .. .. .. .. .. .. .. .. .. 441 461 613 193 236 161 272 232 203 1859 1852 1914 1.2 0.8 2.9 95.3 96.0 98.8 99.7 98.9 99.6 0.0 -0.8 0.7 795215 787012 805768 568468 574954 600970 71.5 73.1 74.6 376923 389960 414744 0.62 0.76 0.81 0.66 0.68 0.69 795215 787012 805768 116065 125160 146024 129237 122484 136502 14.6% 15.9% 18.1% 16.3% 15.6% 16.9% 1995 1996 6573 6895 3170 3333 2105 2224 1224 1262 2139 2209 .. 2197 .. 1128 44.5 45.5 43.6 43.9 5.2 5.0 6.7 5.6 84.4 86.7 9.2 7.9 0.1 0.2 6.4 5.2 8.3 7.5 5.3 5.4 52 55 56 59 169 161 13 14 57 57 430 451 125 130 91 89 .. .. .. .. .. .. 688 688 179 205 223 238 2139 2209 1.2 0.3 100.0 100.3 100.0 98.1 0.4 -1.9 827987 848000 630355 660115 76.1 77.8 447205 473855 0.75 0.76 0.71 0.72 827987 848000 159752 176232 151614 164996 19.3% 20.8% 18.3% 19.5% 1997 1998 7060 8042 3445 4191 2311 2454 1226 1309 2442 2949 2704 2932 1385 1839 44.7 49.8 43.6 38.7 4.9 4.8 6.7 6.7 84.9 89.1 8.7 6.6 0.1 0.2 6.3 4.2 6.5 7.0 5.2 5.9 53 56 53 75 159 156 10 18 106 103 423 447 121 136 98 119 .. .. .. .. .. .. 701 726 190 207 478 854 2442 2949 -0.1 -0.5 100.2 99.7 97.6 96.6 -0.5 -1.0 880806 920162 700997 750689 79.6 81.6 503921 539493 0.88 0.90 0.72 0.72 880806 920162 202653 218906 186895 214645 23.0% 23.8% 21.2% 23.3% #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! 10% 11.0% 15.8% 14.5% 3774 2387 1764 11.3% % % % 万人 万人 万人 % 11% 13.0% 16.0% 14.4% 3794 2413 1783 11.5% 12% 14.4% 16.9% 12.2% 3812 2439 1803 11.6% 14% 16.7% 16.5% 11.3% 3828 2464 1823 11.8% 14% 17.8% 13.4% 8.8% 3842 2486 1843 12.0% 15% 19.2% 11.4% 8.8% 3854 2508 1861 12.3% 15% 18.5% 12.8% 5.2% 3863 2527 1878 12.6% 15% 17.5% 11.7% 4.8% 3872 2547 1895 12.9% 15% 15.5% 13.6% 6.8% 3879 2566 1912 13.3% 14% 14.4% 14.7% 6.7% 3885 2585 1929 13.6% 12% 14.5% 12.4% 5.9% 3894 2606 1949 13.9% 12% 16.3% 11.7% 5.9% 3907 2628 1971 14.3% 13% 20.1% 10.2% 4.6% 3919 2648 1992 14.6% 13% 21.3% 10.0% 4.7% 3930 2666 2013 14.9% 13% 20.1% 11.3% 4.7% 3939 2681 2034 15.3% 15% 19.1% 8.7% 3.6% 3948 2693 2055 15.6% 14% 17.8% 6.4% 2.0% 3958 2704 2076 16.0% % year #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! mil. US$ .. .. .. .. mil. US$ mil. US$ mil. US$ score score 1999 2000 8302 9193 4316 4933 2501 2723 1401 1454 3237 3799 3705 3978 2005 2592 48.9 49.7 40.8 38.6 4.7 6.8 5.6 4.9 86.7 86.7 8.6 7.2 0.2 2.3 4.5 3.7 7.7 6.9 7.3 6.1 61 72 83 152 155 196 34 30 123 118 594 762 163 214 113 160 .. .. .. .. .. .. 833 923 171 124 847 994 3237 3799 -0.3 -0.3 99.4 99.1 96.7 96.2 0.0 -0.5 963832 1012504 791533 858209 82.1 84.8 579942 629907 0.94 1.09 0.73 0.73 963832 1012504 235270 259368 243950 270355 24.4% 25.6% 25.3% 26.7% 6.4 2274 6.5 2305 .. .. .. .. 6.5 2329 .. .. .. .. 6.6 2359 .. .. .. .. 6.7 2392 .. .. .. .. 6.8 2431 .. .. .. .. 6.8 2453 .. .. .. .. 6.9 2482 .. .. .. .. 6.9 2507 .. .. .. .. 7.0 7.2 7.3 7.4 7.6 7.7 7.9 8.1 2519 2537 2554 2569 2584 2600 2620 2640 15652 .. .. .. .. 31037 .. .. .. 65916 .. .. .. .. 110291 .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 15% 15.9% 4.8% 1.8% 3972 2715 2101 16.3% 19.7% 8.2 2653 .. .. .. .. 2.472 3.714 2.392 1.309 score score 227 15% 15% 13.3% 11.7% 4.7% 5.5% 2.3% 3.4% 3993 4026 2730 2754 2130 2169 16.6% 16.8% 21.0% #VALUE! 8.4 8.6 2670 2696 129192 156347 .. .. 2001 2002 9607 10635 5031 5805 2970 3167 1526 1638 4513 5371 4386 4377 2683 2801 47.2 48.9 39.9 39.1 5.3 5.2 7.7 6.8 82.5 84.0 9.5 9.5 0.3 0.5 7.7 5.9 8.7 7.6 7.1 4.1 99 63 166 93 109 181 77 196 50 72 757 1091 97 361 139 215 .. .. .. .. .. .. 1162 1384 95 250 1684 1430 4513 5371 -0.5 -0.4 98.6 98.2 95.6 94.8 -0.6 -0.9 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 11657 12203 13331 14832 16220 17457 17298 17237 16601 6306 6636 7171 8232 9061 9587 8977 8869 8656 3537 3604 3870 4100 4277 4669 4814 4872 4684 1791 1947 2272 2474 2855 3173 3472 3463 3233 5742 4503 4956 6737 7987 8414 8700 8308 7252 4931 5571 5093 5665 6747 6336 7216 6516 6491 2685 3032 3566 4567 4841 6099 7279 6890 7101 48.4 48.0 46.3 47.1 45.5 45.0 43.4 43.0 .. 40.1 41.0 43.0 42.5 43.7 45.6 47.1 46.6 .. 5.8 4.8 5.0 4.5 3.9 3.8 4.1 4.6 .. 5.7 6.2 5.7 5.9 7.0 5.7 5.5 5.7 .. 83.5 82.1 79.9 79.0 75.1 75.5 76.3 76.3 .. 11.1 12.5 13.6 14.4 16.3 17.9 17.1 16.6 .. 0.2 0.3 0.7 0.2 0.2 0.2 0.3 0.3 .. 5.2 5.1 5.8 6.3 8.4 6.3 6.3 6.8 .. 6.4 7.5 6.9 7.9 9.0 8.8 8.0 7.9 .. 7.7 7.3 7.3 6.0 6.2 5.9 7.4 7.2 .. 63 77 100 98 113 138 119 80 .. 108 184 228 288 420 445 480 352 .. 173 209 194 233 309 222 188 302 .. 203 270 223 341 548 757 785 734 .. 96 134 111 155 242 321 289 288 .. 1227 480 549 786 1192 1218 972 711 .. 432 570 584 958 1114 994 974 1121 .. 217 355 454 586 712 718 664 586 .. .. 19 30 56 70 111 104 71 .. .. 33 46 95 120 137 97 88 .. .. 53 73 154 194 177 123 101 .. 1431 1386 1359 1800 1787 1912 2064 2244 .. 344 361 624 613 955 1010 1642 1511 .. 1372 206 193 182 213 256 198 118 .. 5742 4503 4956 6737 7987 8414 8700 8308 .. 0 -0.2 -0.1 0.2 0.3 -0.6 0 0.8 98.2 98.0 97.9 98.1 98.4 97.8 97.8 98.6 94.1 93.4 92.4 91.9 92.1 -0.8 -0.7 -1.1 -0.6 0.3 2012 .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 1049657 1078105 1111412 1147637 1188764 1237220 1280266 1291682 1243311 1239335 1244514 1446432 1510545 1476945 1466460 1485106 919405 994354 1039817 1108129 1188764 1339934 87.6 92.2 93.6 96.6 100.0 108.3 680397 729258 783082 841294 909298 985547 1.12 1.06 0.89 0.81 0.80 0.80 0.74 0.73 0.75 0.76 0.76 0.74 113.0 116.9 118.8 118.3 119.3 1053161 1087788 1048060 1048883 1063355 0.73 0.73 0.68 0.72 0.72 0.71 0.76 0.72 0.72 0.72 1049657 1078105 1111412 1147637 1188764 1237220 1280266 1291682 1243311 1239335 1244514 270214 275501 285610 297554 305117 325536 347410 343868 309416 282556 293119 311363 341368 367741 405309 437574 414950 343618 25.7% 25.6% 25.7% 25.9% 25.7% 26.3% 27.1% 26.6% 24.9% 26.9% 27.2% 28.0% 29.7% 30.9% 32.8% 34.2% 32.1% 27.6% #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! 6% #VALUE! 14% 14% 14% 13% 13% 13% 13% 14% 12% 10.5% 11.4% 11.4% 10.9% 9.2% 8.5% 8.3% 11.4% 18.0% 5.1% 5.0% 4.1% 4.1% 3.4% 3.8% 4.3% 4.4% 4.0% 3.6% 3.1% 3.0% 3.0% 3.4% 3.5% 2.8% 4.1% -0.3% 4072 4131 4200 4269 4340 4407 4487 4559 4593 2788 2831 2881 2931 2984 3031 3087 3133 3143 2217 2274 2335 2397 2460 2516 2578 2630 2650 16.9% 16.9% 16.9% 16.8% 16.7% 16.7% 16.6% 16.6% 16.7% #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! 29.7% 8.8 8.9 9.0 9.2 2731 2778 2828 2879 .. .. .. .. .. .. 582058 590731 645038 .. .. .. .. .. .. 585859 588938 628299 .. .. .. 60567 41805 104306 137078 74573 9737 .. .. .. 24775 25005 30819 64277 76843 9136 1.607 0.961 2.802 1.621 1.627 1.202 0.393 0.059 344254 370522 375229 371905 27.8% 29.8% 30.3% 29.9% #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! 20.1% 21.7% #VALUE! 4.2% 5.4% #VALUE! 1.8% 3.2% #VALUE! 4607 #VALUE! 3134 #VALUE! 2654 #VALUE! 17.0% #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! 655363 603549 21600 24548 .. .. .. .. .. .. .. .. (12) イギリス DB名 MSTI GBAORD 指標名 Gross Domestic Expenditure on R&D Business Enterprise Expenditure on R&D Higher Education Expenditure on R&D Government Intramural Expenditure on R&D Total Government Budget Appropriations or Outlays for R&D Technology balance of payments: Payments Technology balance of payments: Receipts Percentage of GERD financed by industry Percentage of GERD financed by government Percentage of GERD financed by other national sources Percentage of GERD financed by abroad Percentage of BERD financed by industry Percentage of BERD financed by government Percentage of BERD financed by other national sources Percentage of BERD financed by abroad Percentage of HERD financed by industry Percentage of GOVERD financed by industry Exploration and exploitation of the Earth Environment Exploration and exploitation of space Transport, telecommunication and other infrastructures Energy Industrial Production and technology Health Agriculture Education Culture, recreation religion and mass media Political and social systems, structures and processes General advancement of knowledge : R&D financed from General University Funds (GUF) General advancement of knowledge : R&D financed from other sources than GUF Defence Total Multi-factor Productivity mil. 2005 PPP mil. 2005 PPP mil. 2005 PPP mil. NC mil. NC mil. NC % % % % % % % % mil. NC mil. NC mil. NC mil. NC mil. NC mil. NC mil. NC mil. NC mil. NC mil. NC mil. NC mil. NC growth rate in % National 実質GDP(PPPベース) Accounts 名目GDP(PPPベース) mil. 2005 PPP mil. current PPP Population Education FDI Product Market Regulation 8.7 2.8 11.0 64 42 69 60 227 224 133 191 mil. NC mil. NC 1995=100 1995 = 100 growth rate in % Economic Statistics .. % % mil. NC Productivi ty Total Industry TFP (value added based) by EU KLEMS Nov. 2009, updated Mar. 2011 GDPデフレータ 名目GDP(現地通貨ベース) Exchange Rates Purchasing Power Parities for GDP GDP Export Import 輸出比率 輸入比率 Share of ICT value added in business sector value added Shares of ICT investment in non-residential gross fixed capital formation Unemployment rates 名目長期金利 CPI上昇率 総人口 15～64歳人口 25～64歳人口 高齢化率(65歳以上人口比率) Population aged 25-64 with tertiary level of education average number of years of schooling of the population aged between 25 and 64 years working age population (15-64 years) Outward FDI stocks Inward FDI stocks Inflows of foreign direct investment Outflows of foreign direct investment Product Market Regulation State control of business enterprises Legal and administrative barriers to entrepreneurship Barriers to international trade and investment 1981 23710 14928 3214 4893 3395 397 480 42.0 48.1 3.0 6.9 61.3 30.0 単位 mil. 2005 PPP 2005=100 mil. NC NC/$ NC/$ mil. 2005 PPP mil. 2005 PPP mil. 2005 PPP % % % % % % % 万人 万人 万人 % % year mil. US$ mil. US$ mil. US$ mil. US$ score score score score .. .. .. 540 194 1571 3395 85.9 1982 1983 23143 14463 3302 4714 3519 3795 415 482 502 615 .. 43.1 .. 49.0 .. 2.6 .. 5.3 .. 63.0 .. 30.2 .. .. .. 6.8 .. 3.1 .. 12.5 67 69 49 44 73 74 61 57 224 221 218 258 142 152 202 207 .. .. .. .. .. .. 600 616 211 268 1588 1786 3519 3795 .. .. .. .. 88.4 2.8 1984 1985 1986 24975 26163 16073 18056 3671 3908 4572 3677 4054 4139 4255 731 719 653 766 809 719 .. 45.9 47.2 .. 43.5 41.1 .. 2.6 2.5 .. 8.0 9.2 .. 65.9 64.4 .. 23.0 23.4 .. .. .. .. 11.1 12.2 .. 5.2 5.7 .. 14.6 13.5 74 77 80 52 53 49 81 128 125 60 54 66 208 205 188 288 435 446 158 163 190 206 204 200 .. .. .. .. .. .. .. .. .. 630 669 720 281 184 195 1962 1898 1920 4054 4139 4255 0.4 2.7 88.5 88.8 91.2 91.0 90.7 91.0 93.1 3.0 -0.3 0.3 2.4 .. .. .. .. 1987 1988 26557 27194 18245 18758 4205 4268 3640 3685 4381 4496 951 1054 861 966 48.8 51.5 39.5 36.5 2.7 2.8 9.0 9.2 68.0 71.0 20.0 17.0 .. .. 12.0 12.0 5.7 7.3 8.4 9.6 85 100 56 58 131 148 67 67 170 177 415 399 204 222 198 209 .. .. .. .. .. .. 760 800 209 249 2002 1957 4381 4496 2.7 -0.4 93.7 93.3 95.2 95.1 2.3 -0.2 1989 1990 27949 28105 19316 19496 4265 4390 3873 3670 4772 4955 1264 1536 1152 1162 50.6 49.6 36.4 35.5 2.9 3.1 10.1 11.8 69.5 67.8 17.2 16.7 .. .. 13.4 15.5 7.7 7.6 9.8 10.5 124 145 53 70 146 155 72 74 158 142 455 479 264 292 198 199 .. .. .. .. .. .. 799 835 257 288 2133 2155 4772 4955 -0.3 -0.1 93.0 92.9 93.8 93.6 -1.3 -0.3 1991 1992 26710 26239 17910 17327 4447 4518 3868 3918 5027 5079 1305 1663 1323 1799 49.6 51.3 35.0 33.1 3.5 4.3 11.9 11.4 69.4 72.6 14.6 12.5 .. .. 16.0 14.9 7.8 7.7 12.0 11.2 144 121 72 70 134 149 64 86 133 120 399 394 298 342 216 261 .. .. .. .. .. .. 919 963 288 337 2209 2071 5027 5079 -0.5 2.2 92.5 94.5 94.9 96.5 1.4 1.7 1993 1994 27203 27785 17979 17953 4769 5326 3977 4164 5402 5200 1767 2075 1972 2437 51.7 50.3 32.1 32.7 4.4 4.6 11.8 12.3 73.2 73.5 11.1 10.3 0.3 0.2 15.4 15.9 7.6 6.0 11.1 9.6 99 107 109 117 187 162 97 98 97 56 459 184 383 397 285 263 .. .. .. .. .. .. 968 1018 267 612 2269 2022 5402 5200 2.2 2.3 96.6 98.8 98.9 99.9 2.5 1.1 1995 1996 27748 27354 18025 17740 5331 5328 4041 3949 5642 5759 2237 5182 2673 8828 48.2 47.6 32.8 31.5 4.5 4.6 14.5 16.3 70.5 69.2 10.5 9.1 0.0 0.1 19.1 21.7 6.3 6.7 6.9 7.9 105 95 132 129 153 164 94 99 52 43 166 145 763 835 282 257 .. .. .. .. .. .. 1019 1028 654 681 2062 2144 5642 5759 1.2 1.2 100.0 101.2 100.0 101.1 0.1 1.1 1997 27027 17621 5335 3720 5905 5333 9707 49.9 30.7 4.8 14.6 71.6 9.6 0.0 18.8 7.1 11.9 81 136 164 99 41 117 846 269 .. .. .. 1998 27927 18310 5493 3756 5707 6212 11823 47.6 30.6 4.9 16.9 67.1 10.8 0.0 22.1 7.3 14.3 79 143 143 104 28 62 853 256 .. .. .. 1033 671 2312 5905 3.6 104.8 101.2 0.1 1999 29972 20010 5885 3668 6192 6332 13302 48.5 29.2 5.0 17.3 67.0 10.2 0.0 22.7 7.3 17.2 79 147 143 104 29 56 929 261 .. .. .. 1085 677 2100 5707 1.8 106.7 101.2 0.0 2000 31162 20243 6416 3936 6588 6057 13443 48.3 30.2 5.5 16.0 69.7 8.8 0.0 21.5 7.1 10.4 85 151 146 102 32 109 953 267 .. .. .. 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3778 3791 3812 3837 3863 3887 3912 3937 1802757 1524953 1674159 .. .. .. .. .. .. .. .. .. 236118 .. .. .. .. 330665 .. .. .. .. 923366 .. .. .. .. .. .. 1229880 974503 1056495 .. .. .. .. .. .. .. .. .. 233305 .. .. .. .. 226626 .. .. .. .. 463134 .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 94375 79995 82808 325473 160425 44424 .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 57178 177868 156218 200808 91132 71208 1.014 0.771 0.789 1.510 1.278 1.504 1.451 0.954 0.824 0.082 0.082 0.039 228 578370 603853 603085 606181 28.3% 29.3% 29.5% 29.4% #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! 7.8% 8.0% #VALUE! 3.6% 3.1% #VALUE! 3.3% 4.5% #VALUE! 6135 #VALUE! 4071 #VALUE! 3265 #VALUE! 16.0% #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! .. .. 11016 .. 44696 .. 1689332 1086132 .. .. .. .. (13) アメリカ合衆国 DB名 MSTI GBAORD 指標名 Gross Domestic Expenditure on R&D Business Enterprise Expenditure on R&D Higher Education Expenditure on R&D Government Intramural Expenditure on R&D Total Government Budget Appropriations or Outlays for R&D Technology balance of payments: Payments Technology balance of payments: Receipts Percentage of GERD financed by industry Percentage of GERD financed by government Percentage of GERD financed by other national sources Percentage of GERD financed by abroad Percentage of BERD financed by industry Percentage of BERD financed by government Percentage of BERD financed by other national sources Percentage of BERD financed by abroad Percentage of HERD financed by industry Percentage of GOVERD financed by industry Exploration and exploitation of the Earth Environment Exploration and exploitation of space Transport, telecommunication and other infrastructures Energy Industrial Production and technology Health Agriculture Education Culture, recreation religion and mass media Political and social systems, structures and processes General advancement of knowledge : R&D financed from General University Funds (GUF) General advancement of knowledge : R&D financed from other sources than GUF Defence Total Multi-factor Productivity 単位 mil. 2005 PPP mil. 2005 PPP mil. 2005 PPP mil. 2005 PPP mil. NC mil. NC mil. NC % % % % % % % % % % mil. NC mil. NC mil. NC mil. NC mil. NC mil. NC mil. NC mil. NC mil. NC mil. NC mil. NC mil. NC mil. NC mil. NC mil. NC growth rate in % 1981 139314 96563 13568 25767 33735 650 7284 49.4 47.8 2.8 .. 70.3 29.7 .. .. 4.4 0.0 498 271 3111 973 3501 106 4014 951 .. .. .. .. 1340 18413 33735 1982 146504 103185 13723 26141 36115 795 5603 50.1 47.0 2.8 .. 70.2 29.8 .. .. 4.8 0.0 476 222 2584 854 3012 104 4008 960 .. .. .. .. 1359 22070 36115 1983 156969 110574 14326 28291 38768 943 5778 50.1 47.1 2.9 .. 70.0 30.0 .. .. 5.2 0.0 477 208 2134 920 2578 107 4455 1012 .. .. .. .. 1502 24936 38768 96.7 94.2 -2.6 96.6 2.6 1984 172157 122265 15318 30372 44214 1168 6177 50.7 46.5 2.8 .. 70.4 29.6 .. .. 5.7 0.0 513 222 2300 1086 2581 110 4997 989 .. .. .. .. 1676 29287 44214 1985 187101 133768 16738 32112 49887 1170 6678 50.3 46.9 2.8 .. 69.2 30.8 .. .. 6.1 0.0 568 258 2725 1080 2388 114 5611 1069 .. .. .. .. 1862 33698 49887 1 92.5 93.4 97.6 98.9 1.1 1.3 1986 191496 136491 18330 32121 53249 1401 8113 50.6 46.4 3.0 .. 69.7 30.3 .. .. 6.5 0.0 556 268 2894 1006 2286 111 5748 1054 .. .. .. .. 1873 36926 53249 1.4 94.7 99.5 0.6 1987 195461 139127 19763 31921 57069 1857 10183 49.4 47.4 3.2 .. 68.1 31.9 .. .. 6.5 0.0 573 284 3398 1007 2053 110 6771 1097 .. .. .. .. 2042 39152 57069 0 94.7 99.0 -0.5 1988 200172 141540 21210 32631 59106 2601 12146 50.7 45.9 3.4 .. 70.3 29.7 .. .. 6.6 0.0 563 300 3683 1004 2126 122 7271 1179 .. .. .. .. 2160 40099 59106 0.8 95.4 99.8 0.7 1989 204399 143513 22465 33148 62115 2528 13818 52.7 43.6 3.6 .. 73.6 26.4 .. .. 6.8 0.0 627 331 4555 1138 2419 128 7985 1202 .. .. .. .. 2373 40665 62115 0.4 95.8 100.2 0.4 1990 210852 148609 23433 33101 63781 3135 16634 54.6 41.6 3.8 .. 76.0 24.0 .. .. 6.9 0.0 670 394 5765 1112 2726 140 8524 1305 .. .. .. .. 2410 39925 63781 0.8 96.6 99.8 -0.4 1991 215660 153238 24324 31881 65897 4035 17819 57.2 38.9 3.9 .. 79.0 21.0 .. .. 6.8 0.0 781 440 6511 1318 2953 178 9445 1413 .. .. .. .. 2635 39328 65897 0.1 96.7 99.2 -0.7 1992 216462 152401 25303 32241 68398 5161 20841 58.0 37.9 4.0 .. 80.8 19.2 .. .. 6.8 0.0 828 487 6744 1596 3153 192 10300 1535 .. .. .. .. 2659 40083 68398 2.6 99.2 101.1 2.0 1993 212210 147439 26169 31875 69884 5032 21695 58.1 37.6 4.3 .. 81.9 18.1 .. .. 6.8 0.0 848 509 6988 1760 2677 220 10530 1597 .. .. .. .. 2691 41249 69884 0.3 99.5 100.2 -0.9 1994 212198 146866 27021 31307 68331 5852 26712 58.5 37.0 4.5 .. 82.7 17.3 .. .. 6.7 0.0 983 553 7414 1956 2873 380 11258 1719 .. .. .. .. 2712 37764 68331 0.8 100.3 100.8 0.6 1995 225613 159126 27709 31637 68791 6919 30289 60.2 35.4 4.4 .. 83.7 16.3 .. .. 6.8 0.0 902 549 7916 1903 2844 525 11664 1731 .. .. .. .. 2794 37204 68791 -0.3 100.0 100.0 -0.8 1996 237877 171224 28512 30673 69049 7837 32470 62.4 33.2 4.4 .. 85.0 15.0 .. .. 7.0 0.0 814 482 7844 1845 2521 432 12126 1681 .. .. .. .. 2846 37801 69049 1.7 101.7 100.5 0.5 1997 251359 183647 29392 30489 71653 9161 33228 64.0 31.5 4.4 .. 86.0 14.0 .. .. 7.3 0.0 813 570 7844 1833 2372 409 12937 1706 .. .. .. .. 2944 39591 71653 0.9 102.6 100.9 0.3 1998 265171 195258 30581 30755 73569 11235 35626 65.1 30.3 4.5 .. 86.8 13.2 .. .. 7.4 0.0 753 571 8198 1875 948 398 14163 1779 .. .. .. .. 4360 39823 73569 1.3 103.9 100.0 -0.8 1999 282775 209696 32435 31141 77637 13107 39670 67.1 28.4 4.6 .. 88.7 11.3 .. .. 7.4 0.0 689 553 8245 1784 1131 432 16197 1888 .. .. .. .. 4690 41306 77637 1.8 105.8 101.3 1.3 2000 302231 225400 34598 31207 83613 16468 43233 69.4 25.8 4.8 .. 91.4 8.6 .. .. 7.1 0.0 868 537 8437 1710 1031 530 18766 2155 .. .. .. .. 5593 43161 83613 1.7 107.6 102.0 0.8 2001 306683 222669 37179 34564 91505 18963 47442 67.7 27.2 5.1 .. 91.6 8.4 .. .. 6.5 0.0 896 574 8951 1708 1320 468 21741 2452 .. .. .. .. 6353 46202 91505 1.1 108.8 102.3 0.3 2002 300510 210272 40350 36494 103057 22381 52650 65.2 29.1 5.6 .. 91.5 8.5 .. .. 5.8 0.0 997 592 9227 1939 1332 549 24754 2494 .. .. .. .. 6605 53731 103057 2.1 111.1 103.1 0.8 2003 307769 213217 42989 37925 114866 23443 56364 64.3 30.0 5.7 .. 91.1 8.9 .. .. 5.3 0.0 989 567 9677 1917 1403 463 27335 2303 .. .. .. .. 6129 63048 114866 2.3 113.6 104.7 1.5 2004 310261 215215 44560 37781 126271 29044 66278 63.7 30.9 5.4 .. 90.3 9.7 .. .. 5.1 0.0 1027 662 9746 1948 1370 479 29346 2466 .. .. .. .. 7352 70344 126271 1.8 115.7 106.7 1.9 2005 325936 226159 45190 40378 131259 31851 74826 63.7 29.8 6.5 .. 90.3 9.7 .. .. 5.1 0.0 1053 641 9656 1918 1324 468 29871 2646 .. .. .. .. 7477 74641 131259 1.1 117.0 107.6 0.9 2006 342286 239929 47421 40935 136019 42994 73217 64.3 29.9 5.9 .. 90.2 9.8 .. .. 5.2 0.0 1045 622 10401 1787 1244 459 29702 2670 .. .. .. .. 7539 78737 136019 0.4 117.4 107.9 0.3 2007 357836 253503 48154 41870 141890 50128 83647 64.9 29.1 6.0 .. 90.1 9.9 .. .. 5.5 0.0 965 738 10988 1436 1922 487 31080 2325 449 19 769 0 8712 82001 141890 0.6 118.1 107.8 -0.1 2008 374199 267742 49662 41670 144391 56709 90759 63.7 30.2 6.1 .. 87.5 12.5 .. .. 5.7 0.0 1300 548 10672 1475 2076 518 31053 2332 428 19 756 0 9007 84206 144391 -0.1 118.0 2009 369856 257842 51989 43426 164292 60284 89071 61.0 32.5 6.5 .. 86.0 14.0 .. .. 5.6 0.0 1677 565 9060 1536 3794 963 43927 2629 464 25 754 0 14128 84771 164292 0.5 118.6 2010 368203 251361 54272 45896 148962 67279 98375 61.0 32.5 6.6 .. 87.7 12.3 .. .. 5.2 0.0 1447 597 8889 1576 2392 580 33576 2624 480 27 761 0 10395 85104 148448 2.5 121.6 2011 366299 250365 55671 44502 144379 77286 113057 60.0 33.4 6.6 .. 86.2 13.8 .. .. 5.0 0.0 .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. Productivi ty Total Industry TFP (value added based) by EU KLEMS Nov. 2009, updated Mar. 2011 1995=100 1995 = 100 growth rate in % National 実質GDP(PPPベース) Accounts 名目GDP(PPPベース) mil. 2005 PPP mil. current PPP 5943700 5826000 6089100 6527200 6795600 7028500 7251100 7548400 7817500 7962600 7941800 8212200 8448100 8795700 9019900 9361400 9783200 10213800 10711100 11158100 11280100 11486300 11779500 12189400 12564300 12898400 13144400 13097200 12690000 12992000 13225900 3103800 3227700 3506900 3900400 4184800 4425000 4699000 5060700 5439600 5754800 5943200 6291500 6614300 7030500 7359300 7783900 8278900 8741000 9301000 9898800 10233900 10590200 11089300 11797800 12564300 13314500 13961800 14219300 13898300 14419400 14991300 2005=100 mil. NC 3103800 3227700 3506900 3900400 4184800 4425000 4699000 5060700 5439600 5754800 5943200 6291500 6614300 7030500 7359300 7783900 8278900 8741000 9301000 9898800 10233900 10590200 11089300 11797800 12564300 13314500 13961800 14219300 13898300 14419400 14991300 GDPデフレータ Economic 名目GDP(現地通貨ベース) Statistics Exchange Rates Purchasing Power Parities for GDP GDP Export Import 輸出比率 輸入比率 Share of ICT value added in business sector value added Shares of ICT investment in non-residential gross fixed capital formation Unemployment rates 名目長期金利 CPI上昇率 Population 総人口 15～64歳人口 25～64歳人口 高齢化率(65歳以上人口比率) Education Population aged 25-64 with tertiary level of education average number of years of schooling of the population aged between 25 and 64 years working age population (15-64 years) Outward FDI stocks FDI Inward FDI stocks Inflows of foreign direct investment Outflows of foreign direct investment Product Product Market Regulation State control of business enterprises Market Regulation Legal and administrative barriers to entrepreneurship Barriers to international trade and investment NC/$ NC/$ mil. 2005 PPP mil. 2005 PPP mil. 2005 PPP % % % % % % % 万人 万人 万人 % % year mil. US$ mil. US$ mil. US$ mil. US$ score score score score 52.2 1.00 1.00 55.4 1.00 1.00 57.6 1.00 1.00 59.8 1.00 1.00 61.6 1.00 1.00 63.0 1.00 1.00 64.8 1.00 1.00 67.0 1.00 1.00 69.6 1.00 1.00 72.3 1.00 1.00 74.8 1.00 1.00 76.6 1.00 1.00 78.3 1.00 1.00 79.9 1.00 1.00 81.6 1.00 1.00 83.1 1.00 1.00 84.6 1.00 1.00 85.6 1.00 1.00 86.8 1.00 1.00 88.7 1.00 1.00 90.7 92.2 1.00 1.00 1.00 1.00 94.1 1.00 1.00 96.8 100.0 1.00 1.00 1.00 1.00 103.2 1.00 1.00 106.2 1.00 1.00 108.6 1.00 1.00 109.5 1.00 1.00 111.0 1.00 1.00 2012 .. .. .. .. 140568 .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 113.3 1.00 1.00 5943700 5826000 6089100 6527200 6795600 7028500 7251100 7548400 7817500 7962600 7941800 8212200 8448100 8795700 9019900 9361400 9783200 10213800 10711100 11158100 11280100 11486300 11779500 12189400 12564300 12898400 13144400 13097200 12690000 12992000 13225900 355700 328500 320100 346200 356700 384100 425400 493500 550200 599700 639500 683500 705900 767400 845100 915300 1024300 1047700 1093400 1187400 1120800 1098300 1116000 1222500 1305100 1422100 1554400 1649300 1498700 1665600 1776900 353500 349100 393100 488800 520500 565000 598400 621900 649300 672600 671600 718700 780800 873900 943900 1026000 1164100 1300200 1449900 1638700 1592600 1646800 1719700 1910400 2027800 2151500 2203200 2144000 1853800 2085200 2184900 6.0% 5.9% 5.6% 6.0% 5.3% 6.5% 5.3% 7.5% 5.2% 7.7% 5.5% 8.0% 5.9% 8.3% 6.5% 8.2% 7.0% 8.3% 7.5% 8.4% 8.1% 8.5% 8.3% 8.8% 8.4% 9.2% 8.7% 9.9% 9.4% 10.5% 9.8% 11.0% 10.5% 11.9% 10.3% 12.7% 10.2% 13.5% 10.6% 14.7% 9.9% 14.1% 9.6% 14.3% 9.5% 14.6% 10.0% 15.7% 10.4% 16.1% 11.0% 16.7% 11.8% 16.8% #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! 17% 18% 20% 21% 21% 23% 23% 23% 24% 24% 25% 27% 27% 27% 27% 28% 29% 29% 31% 7.6% 9.7% 9.6% 7.5% 7.2% 7.0% 6.2% 5.5% 5.3% 5.6% 6.8% 7.5% 6.9% 6.1% 5.6% 5.4% 5.0% 4.5% 4.2% 13.9% 13.0% 11.1% 12.4% 10.6% 7.7% 8.4% 8.8% 8.5% 8.6% 7.9% 7.0% 5.9% 7.1% 6.6% 6.4% 6.4% 5.3% 5.6% 10.3% 6.1% 3.2% 4.3% 3.5% 1.9% 3.7% 4.1% 4.8% 5.4% 4.2% 3.0% 3.0% 2.6% 2.8% 2.9% 2.3% 1.6% 2.2% 22947 23166 23379 23582 23792 24013 24229 24450 24682 24962 25298 25651 25992 26313 26628 26939 27265 27585 27904 15199 15355 15496 15646 15797 15959 16080 16192 16292 16423 16592 16795 16992 17199 17424 17655 17916 18175 18429 10979 11190 11394 11600 11798 12003 12191 12377 12552 12731 12942 13152 13346 13546 13756 13975 14185 14375 14561 11.4% 11.6% 11.7% 11.8% 11.9% 12.1% 12.2% 12.3% 12.4% 12.5% 12.6% 12.6% 12.7% 12.7% 12.7% 12.7% 12.6% 12.5% 12.5% #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! 34.9% 35.8% 12.3 12.3 12.4 12.4 12.5 12.5 12.6 12.6 12.6 12.6 12.6 12.6 12.6 12.6 12.7 12.7 12.7 12.7 12.8 17013 17227 17421 17638 17821 18059 18275 18461 18639 18916 19092 19281 19484 19681 19858 20059 20313 20522 20775 .. .. .. .. .. .. .. .. .. 616655 .. .. .. .. 885506 .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 505346 .. .. .. .. 680066 .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 1.278 1.406 2.022 0.406 229 32% 30% 29% 29% 28% 28% 27% 26% 4.0% 4.7% 5.8% 6.0% 5.5% 5.1% 4.6% 4.6% 6.0% 5.0% 4.6% 4.0% 4.3% 4.3% 4.8% 4.6% 3.4% 2.8% 1.6% 2.3% 2.7% 3.4% 3.2% 2.9% 28217 28505 28775 29024 29294 29562 29843 30139 18682 18931 19166 19375 19608 19845 20075 20289 14740 14910 15081 15236 15413 15600 15791 15974 12.4% 12.4% 12.3% 12.4% 12.4% 12.4% 12.5% 12.6% #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! 12.8 12.8 21258 21509 .. 1421017 .. .. .. .. .. 1531607 .. .. .. .. 12.8 12.9 21757 22117 .. .. .. .. 1.058 1.193 1.631 0.350 12.9 22336 .. .. 316222 145966 .. .. 12.6% 16.4% 9% 27% 5.8% 3.7% 3.8% 30418 20449 16110 12.7% 11.8% 14.6% 12.8% 16.0% 13.4% 16.5% #VALUE! #VALUE! #VALUE! #VALUE! 31% #VALUE! #VALUE! #VALUE! 9.3% 9.6% 9.0% #VALUE! 3.3% 3.2% 2.8% #VALUE! -0.4% 1.6% 3.2% #VALUE! 30666 30905 #VALUE! 20595 20737 #VALUE! 16237 16368 #VALUE! 12.9% 13.1% #VALUE! #VALUE! 41.2% #VALUE! #VALUE! #VALUE! 3553095 3748512 4067501 4429426 .. .. 2345923 2397396 2441705 2658932 .. .. 36236 244922 414039 329080 303605 351350 .. 112638 243151 221166 310091 158581 236227 .. 0.836 1.102 1.236 0.169 .. .. .. .. 参考資料 G：企業レベル TFP 測定のためのデータ加工方法について (1) 産出 名目産出額として売上高を使った。ただし、商業の場合は、売上高から仕入れ額を引 いた額を名目産出額とした。名目産出額を実質化するために適用したデフレーター （ 2000 年基準）は JIP2009 のデフレーターを「企業活動基本調査」の 3 桁産業分類 に合わせて、再集計して求めたものである。0 以下の産出額はサンプルから除いた。 (2) 中間投入 中間投入額は以下の通りである。 中間投入額＝売上原価＋販売費・一般管理費－(賃金総額＋減価償却費) ただし、商業に関しては、賃金総額、減価償却費と仕入額を売上原価と販管費の合計 から引いたものを中間投入額とした。実質化のための中間投入デフレーターは JIP2009 の中間投入デフレーターを「企業活動基本調査」の 3 桁産業分類に合わせて作成した。 (3) 資本 各企業の実質純資本ストック (Kf,t)は、土地を除いた各企業の簿価表示の有形固定資産 額(KNBf,t)に、その企業が属している産業の資本ストックの毎年の時価・簿価比率 (Kit/KNBit)を掛けることによって求めた。 K f ,t KNB f ,t i Kt i KNBt ただし、 「企業活動基本調査」で報告されている有形固定資産額には土地を含まれてい る。土地に関する報告は 1995 年と 1996 年しかされてない。ここでは、有形固定資産額 に対する土地の割合の産業平均を 1995 年と 1996 年のデータで計算し、各年の簿価の有 形固定資産額からこの割合の分を引くことによって土地を除いた簿価表示の有形固定資 産額 (KNBf,t)を求めた。 産業 i の実質純資本ストック (Kit)は 1975 年『法人企業統計調査』の「その他の有形 固定資産額期末値」を JIP2009 の投資デフレーター(注)によって 2000 年価格に変換し、 実質純資本ストックの初期値にしたうえで、恒久棚卸法 (perpetual inventory method) により 1975 年以降の各年の純資本ストックを推定した。恒久棚卸法の計算式は次のとお りである。 K t 1 t K t I t i i i i t は、産業 i の t 期の名目投資（＝当期末その他の有形固定資産－前期末その他の有 形固定資産＋減価償却費）を投資デフレーターによって実質化したものであり、δit は、 230 JIP2009 から求めた、産業 i の t 期の資本減耗率である。KNBit は、産業 i の t 期の 簿価の「当期末その他の有形固定資産」である。 (4) 労働 労働投入は、各企業の常用従業者数に産業の平均労働時間を掛けて算出した。平均労 働時間は JIP2009 から取った。 (5) 各生産要素のコスト ①資本コスト 資本のユーザーコスト (ckf,t)は以下のように計算されている。 i 1 z f ,t i p t i p f ,t rt 1 ut 1 f ,t it t i c 1 uit t pt k f ,t ここで、zf,t は、1 単位の投資に対する固定資本減耗の節税分、ut は法人実効税率、 λf,t は企業の自己資本比率、rt は長期市場金利(利付き国債利回り(10 年のもの))、it は 長期貸出金利(長期貸出プライムレート)、pit は投資デフレーターを、それぞれ表わして いる。固定資本減耗の節税分(zf,t)と、法人実効税率 (ut)は以下のように計算した。 z f ,t ut i ut t f ,t r t 1 u t 1 f ,t it it u t 1 u t u t 1 u tc n l c ここで、unt、ult、uct はそれぞれ、法人税率、住民税率、事業税率である。 ②労働コスト 労働コストとして、従業者に対する賃金総額を使った。 ③中間投入コスト 中間投入コストとして、名目中間投入額を使った。 (6) 二重計算問題について 本稿では各生産要素の投入額、投入コストから研究開発のための生産要素の投入額、 投入コストを引くことによる二重計算問題の処理は行っていない。なお、科学技術政策 研究所「イノベーション測定手法の開発に向けた調査研究」（2008 年３月）によれば、 二重計算問題の処理は推計結果に重大な影響は及ぼさなかった。 231 参考資料 H：生産性と性格別研究開発集約度のタイムラグ構造 第 4 章では、科学技術研究調査および企業活動基本調査の企業レベルのデータを接続し たデータセットに基づき、全要素生産性 TFP を基礎、応用、開発の性格別研究開発の集約 度（対売上高比）で説明する関数を推定した。 そこでは性格別の研究開発集約度のタイムラグを変更しつつ回帰分析を行ったが、同じ 式においてはいずれの性格であっても同じタイムラグ期間を設定して分析を行っていた。 しかし、基礎研究と応用研究、開発研究などの性格によって研究開発の成果が生産性に影 響を及ぼすまでのタイムラグが異なっている可能性がある。 そこで基礎、応用、開発のそれぞれについてタイムラグを 1 期から 5 期に設定し、すべ ての組み合わせ（5×5×5＝125 通り）について回帰分析を行った。以下は、推定結果のう ち性格別研究開発集約度の項のパラメータのみを抽出した一覧である。 No. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 自由度修正済 決定係数 0.077 0.080 0.075 0.086 0.085 0.080 0.080 0.075 0.085 0.085 0.075 0.075 0.075 0.073 D.W. 2.098 2.079 2.094 2.047 2.086 2.080 2.081 2.164 2.036 2.071 2.094 2.165 2.094 2.140 基礎 ラグ 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 応用 パラメータ 0.340 (1.616) 0.421 (1.962) 0.467 (2.082) 0.455 (1.975) 0.448 (1.917) 0.498 (2.331) 0.492 (2.303) 0.503 (2.254) 0.511 (2.245) 0.501 (2.176) 0.460 (2.053) 0.471 (2.109) 0.455 (2.028) 0.451 (1.996) 232 ラグ 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 3 3 3 3 開発 パラメータ 0.089 (1.825) 0.077 (1.090) 0.103 (0.932) 0.148 (1.252) 0.158 (1.311) -0.109 (-1.898) -0.096 (-1.681) 0.011 (0.098) 0.050 (0.424) 0.041 (0.341) 0.129 (1.198) 0.117 (1.038) 0.135 (1.261) 0.127 (1.082) ラグ 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 1 2 3 4 パラメータ 0.042 (2.100) 0.051 (2.027) 0.065 (2.159) 0.099 (2.798) 0.066 (1.568) 0.043 (1.826) 0.049 (1.949) 0.073 (2.403) 0.119 (3.318) 0.089 (2.101) 0.064 (2.351) 0.050 (1.684) 0.066 (2.180) 0.100 (2.851) 基礎 No. 自由度修正済 決定係数 15 0.073 2.060 1 16 0.086 2.049 1 17 0.084 2.039 1 18 0.072 2.142 1 19 0.086 2.047 1 20 0.090 2.018 1 21 0.085 2.086 1 22 0.085 2.073 1 23 0.073 2.059 1 24 0.091 2.016 1 25 0.084 2.087 1 26 0.079 2.079 2 27 0.080 2.080 2 28 0.074 2.164 2 29 0.085 2.035 2 30 0.085 2.070 2 31 0.080 2.081 2 32 0.080 2.082 2 33 0.074 2.165 2 34 0.085 2.037 2 35 0.084 2.072 2 36 0.075 2.165 2 D.W. ラグ 応用 パラメータ 0.439 (1.903) 0.474 (2.064) 0.472 (2.060) 0.458 (2.015) 0.461 (2.005) 0.477 (2.040) 0.491 (2.099) 0.482 (2.076) 0.452 (1.946) 0.484 (2.060) 0.473 (2.020) 0.270 (1.191) 0.282 (1.246) 0.240 (1.053) 0.306 (1.295) 0.319 (1.333) 0.353 (1.560) 0.360 (1.595) 0.285 (1.249) 0.353 (1.495) 0.366 (1.533) 0.223 (0.974) 233 ラグ 3 4 4 4 4 4 5 5 5 5 5 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 3 開発 パラメータ 0.109 (0.906) 0.122 (1.011) 0.184 (1.502) 0.122 (0.976) 0.140 (1.157) 0.141 (1.091) 0.079 (0.600) 0.112 (0.855) 0.072 (0.552) 0.110 (0.781) 0.100 (0.760) 0.086 (1.222) 0.085 (1.204) 0.144 (1.294) 0.188 (1.603) 0.177 (1.470) -0.105 (-1.828) -0.093 (-1.621) 0.032 (0.288) 0.065 (0.554) 0.053 (0.443) 0.140 (1.248) ラグ 5 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 1 パラメータ 0.065 (1.539) 0.096 (2.782) 0.072 (2.041) 0.072 (2.030) 0.102 (2.862) 0.081 (1.913) 0.063 (1.926) 0.082 (2.082) 0.079 (2.050) 0.112 (2.775) 0.070 (1.664) 0.039 (1.674) 0.051 (2.045) 0.074 (2.451) 0.118 (3.308) 0.088 (2.084) 0.041 (1.778) 0.050 (1.967) 0.074 (2.445) 0.119 (3.332) 0.091 (2.143) 0.069 (2.545) 基礎 No. 自由度修正済 決定係数 37 0.074 2.166 2 38 0.075 2.164 2 39 0.074 2.191 2 40 0.074 2.123 2 41 0.085 2.039 2 42 0.084 2.040 2 43 0.073 2.193 2 44 0.085 2.036 2 45 0.091 2.005 2 46 0.085 2.071 2 47 0.085 2.074 2 48 0.074 2.122 2 49 0.092 2.002 2 50 0.085 2.072 2 51 0.075 2.096 3 52 0.075 2.167 3 53 0.075 2.096 3 54 0.073 2.142 3 55 0.073 2.062 3 56 0.075 2.166 3 57 0.074 2.168 3 58 0.075 2.166 3 D.W. ラグ 応用 パラメータ 0.249 (1.093) 0.240 (1.051) 0.264 (1.141) 0.269 (1.142) 0.263 (1.108) 0.314 (1.321) 0.271 (1.162) 0.290 (1.222) 0.339 (1.413) 0.314 (1.299) 0.343 (1.424) 0.286 (1.204) 0.340 (1.409) 0.324 (1.342) 0.602 (2.208) 0.610 (2.211) 0.622 (2.283) 0.525 (1.892) 0.591 (1.996) 0.659 (2.394) 0.672 (2.443) 0.678 (2.467) 234 ラグ 3 3 3 3 4 4 4 4 4 5 5 5 5 5 1 1 1 1 1 2 2 2 開発 パラメータ 0.141 (1.254) 0.146 (1.301) 0.186 (1.535) 0.149 (1.209) 0.202 (1.644) 0.203 (1.655) 0.190 (1.511) 0.220 (1.789) 0.183 (1.418) 0.121 (0.928) 0.128 (0.980) 0.112 (0.857) 0.172 (1.227) 0.145 (1.108) 0.097 (0.871) 0.108 (0.965) 0.090 (0.806) 0.139 (1.195) 0.134 (1.114) -0.002 (-0.014) 0.001 (0.011) -0.003 (-0.022) ラグ 2 3 4 5 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 1 2 3 パラメータ 0.051 (1.700) 0.075 (2.470) 0.115 (3.257) 0.080 (1.894) 0.126 (3.488) 0.073 (2.053) 0.082 (2.334) 0.122 (3.399) 0.104 (2.452) 0.085 (2.531) 0.084 (2.113) 0.094 (2.431) 0.143 (3.515) 0.093 (2.205) 0.063 (2.345) 0.049 (1.650) 0.066 (2.194) 0.095 (2.703) 0.062 (1.473) 0.068 (2.519) 0.049 (1.643) 0.074 (2.442) 基礎 No. 自由度修正済 決定係数 59 0.075 2.192 3 60 0.074 2.125 3 61 0.075 2.096 3 62 0.075 2.167 3 63 0.075 2.096 3 64 0.073 2.142 3 65 0.073 2.062 3 66 0.073 2.144 3 67 0.073 2.196 3 68 0.072 2.144 3 69 0.073 2.142 3 70 0.077 2.087 3 71 0.073 2.062 3 72 0.074 2.126 3 73 0.073 2.061 3 74 0.078 2.084 3 75 0.073 2.063 3 76 0.086 2.051 4 77 0.085 2.040 4 78 0.072 2.143 4 79 0.086 2.048 4 80 0.090 2.020 4 D.W. ラグ 応用 パラメータ 0.602 (2.139) 0.668 (2.231) 0.589 (2.155) 0.613 (2.224) 0.601 (2.200) 0.536 (1.925) 0.617 (2.082) 0.573 (2.072) 0.580 (2.062) 0.599 (2.169) 0.537 (1.935) 0.632 (2.144) 0.645 (2.177) 0.624 (2.068) 0.647 (2.184) 0.647 (2.182) 0.633 (2.134) 0.668 (2.154) 0.679 (2.178) 0.655 (2.126) 0.697 (2.252) 0.743 (2.355) 235 ラグ 2 2 3 3 3 3 3 4 4 4 4 4 5 5 5 5 5 1 1 1 1 1 開発 パラメータ 0.001 (0.012) -0.019 (-0.160) 0.115 (1.057) 0.107 (0.944) 0.120 (1.105) 0.117 (0.986) 0.088 (0.726) 0.107 (0.853) 0.157 (1.247) 0.114 (0.910) 0.129 (1.025) 0.108 (0.834) 0.049 (0.369) 0.076 (0.577) 0.056 (0.426) 0.073 (0.526) 0.067 (0.509) 0.149 (1.252) 0.162 (1.360) 0.135 (1.159) 0.130 (1.091) 0.154 (1.252) ラグ 4 5 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 パラメータ 0.109 (3.096) 0.078 (1.851) 0.063 (2.318) 0.049 (1.648) 0.067 (2.213) 0.096 (2.722) 0.064 (1.516) 0.093 (2.642) 0.056 (1.579) 0.072 (2.040) 0.097 (2.749) 0.077 (1.812) 0.061 (1.832) 0.068 (1.683) 0.079 (2.053) 0.114 (2.849) 0.065 (1.542) 0.095 (2.749) 0.071 (2.021) 0.070 (1.990) 0.099 (2.780) 0.078 (1.833) 基礎 No. 自由度修正済 決定係数 81 0.086 2.040 4 82 0.084 2.041 4 83 0.074 2.194 4 84 0.085 2.037 4 85 0.091 2.006 4 86 0.073 2.144 4 87 0.074 2.195 4 88 0.072 2.144 4 89 0.073 2.142 4 90 0.077 2.087 4 91 0.086 2.051 4 92 0.084 2.041 4 93 0.072 2.144 4 94 0.086 2.049 4 95 0.090 2.021 4 96 0.091 2.020 4 97 0.091 2.008 4 98 0.077 2.086 4 99 0.091 2.018 4 100 0.090 2.021 4 101 0.085 2.087 5 102 0.085 2.073 5 D.W. ラグ 応用 パラメータ 0.728 (2.338) 0.763 (2.451) 0.764 (2.462) 0.763 (2.456) 0.812 (2.577) 0.650 (2.116) 0.667 (2.152) 0.673 (2.191) 0.674 (2.196) 0.723 (2.308) 0.698 (2.232) 0.672 (2.138) 0.678 (2.191) 0.702 (2.246) 0.768 (2.406) 0.777 (2.445) 0.753 (2.368) 0.766 (2.416) 0.788 (2.479) 0.786 (2.471) 0.655 (2.111) 0.621 (2.002) 236 ラグ 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 4 4 4 4 4 5 5 5 5 5 1 1 開発 パラメータ 0.030 (0.257) 0.035 (0.298) -0.011 (-0.095) 0.025 (0.211) 0.024 (0.198) 0.109 (0.922) 0.149 (1.218) 0.118 (0.992) 0.112 (0.946) 0.127 (1.043) 0.096 (0.782) 0.160 (1.281) 0.104 (0.818) 0.112 (0.907) 0.105 (0.797) 0.066 (0.465) 0.119 (0.840) 0.058 (0.412) 0.080 (0.560) 0.089 (0.623) 0.158 (1.297) 0.161 (1.320) ラグ 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 1 2 パラメータ 0.125 (3.470) 0.071 (2.006) 0.080 (2.271) 0.119 (3.315) 0.102 (2.391) 0.093 (2.625) 0.056 (1.581) 0.071 (2.006) 0.099 (2.837) 0.076 (1.799) 0.093 (2.697) 0.071 (1.997) 0.070 (1.989) 0.101 (2.834) 0.081 (1.897) 0.094 (2.517) 0.093 (2.310) 0.079 (2.010) 0.112 (2.765) 0.082 (1.919) 0.062 (1.898) 0.081 (2.057) 基礎 No. 自由度修正済 決定係数 103 0.074 2.060 5 104 0.091 2.017 5 105 0.085 2.088 5 106 0.085 2.071 5 107 0.085 2.074 5 108 0.075 2.123 5 109 0.093 2.003 5 110 0.085 2.072 5 111 0.073 2.061 5 112 0.074 2.125 5 113 0.073 2.060 5 114 0.078 2.084 5 115 0.073 2.062 5 116 0.091 2.019 5 117 0.092 2.007 5 118 0.077 2.085 5 119 0.091 2.017 5 120 0.090 2.020 5 121 0.085 2.088 5 122 0.085 2.074 5 123 0.073 2.061 5 124 0.091 2.018 5 D.W. ラグ 応用 パラメータ 0.607 (1.991) 0.751 (2.377) 0.686 (2.214) 0.692 (2.241) 0.702 (2.273) 0.672 (2.209) 0.812 (2.590) 0.727 (2.360) 0.631 (2.075) 0.590 (1.929) 0.638 (2.099) 0.713 (2.312) 0.650 (2.140) 0.758 (2.399) 0.743 (2.359) 0.736 (2.376) 0.774 (2.452) 0.795 (2.518) 0.723 (2.305) 0.665 (2.122) 0.668 (2.167) 0.801 (2.518) 237 ラグ 1 1 1 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 4 4 4 4 4 5 5 5 5 開発 パラメータ 0.143 (1.185) 0.154 (1.257) 0.140 (1.146) 0.034 (0.277) 0.040 (0.333) -0.009 (-0.075) 0.037 (0.302) 0.020 (0.167) 0.093 (0.765) 0.123 (0.984) 0.101 (0.835) 0.128 (1.057) 0.091 (0.749) 0.113 (0.870) 0.148 (1.137) 0.102 (0.788) 0.127 (0.980) 0.117 (0.896) 0.050 (0.377) 0.089 (0.671) 0.046 (0.343) 0.079 (0.556) ラグ 3 4 5 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 1 2 3 4 パラメータ 0.079 (2.053) 0.110 (2.730) 0.068 (1.608) 0.085 (2.530) 0.081 (2.041) 0.092 (2.387) 0.141 (3.464) 0.091 (2.148) 0.060 (1.803) 0.067 (1.673) 0.080 (2.067) 0.114 (2.848) 0.066 (1.563) 0.094 (2.505) 0.093 (2.300) 0.079 (2.023) 0.113 (2.793) 0.083 (1.948) 0.060 (1.839) 0.080 (2.025) 0.079 (2.040) 0.112 (2.770) No. 自由度修正済 決定係数 125 0.085 D.W. 2.089 基礎 ラグ 5 応用 パラメータ 0.728 (2.323) 238 ラグ 5 開発 パラメータ 0.068 (0.510) ラグ 5 パラメータ 0.071 (1.689) まとめ：今後の研究の方向性 科学技術イノベーション政策、研究開発及び知識ストックを取り巻く要因 研究会での議論を踏まえ、科学技術イノベーション政策と研究開発の関係、研究開発や 知識ストックと様々な経済変数の相互関係について検討するため、模式図として整理する ことを試みた。 科学技術イノベーション政策、研究開発及び知識ストックを取り巻く要因と構造（イメージ） 【その他要因】 グローバル競争の 激化 製品サイクルの 短縮 陳腐化率 法制度、規制 … 【直接要因】 付加価値、利益 GDP、産業別付加価値 プロダクト・イノベーション 資金調達コスト 企業 知識ストック 企業研究開発 長期プライムレート 特許件数 内部使用研究費(SRD) （ 代 替 ・ 補 完 関 係 ） 政府補助 デフレーター 陳腐化率 研究費に占める政府資金 政策要因（研究開発促進税制） プロセス・イノベーション 特許件数 （ 代 替 ・ 補 完 関 係 ） … 【間接要因】 その他の 社会的効果 （資本・労働・その他の 無形資産） 国内の公的知識の スピルオーバー 海外からの知識の スピルオーバー サイエンスリンケージ 産学連携 国家間の技術的近接性 輸入比率 大学、政府等 研究開発 大学、政府等 知識ストック 内部使用研究費(SRD) 科学技術関係経費の総額 分野別配分 システム改革 海外研究開発 新たな知識の獲得 論文数、被引用件数 特許件数 海外 知識ストック R&D支出(MSTI) 注）枠囲みは想定される要因、枠外は関連する指標の例。 239 生産価格の低下 供給能力の向上 その他の生産性向上 その他の生産要素 研究開発の効率、 採算性、期待収益 科学技術 イノベーション政策 新たな市場の開拓 需要の拡大 経 済 成 長 GDP (1) 研究開発活動に影響を与える要因 ①民間企業 研究開発には資金が必要であるから、本業で稼ぐ、あるいは金融機関や市場から調達す る、政府補助の活用といった要因等が研究開発の資金源として直接影響を与えると考えら れる。また、統計データ等から指標としてダイレクトに把握することは難しいが、研究開 発の効率、採算性とリスク、期待される収益等の要因も企業が研究開発を進めるかどうか の判断に直接的な影響を及ぼすと考えられる。 また、政府や大学で行われた基礎的な研究をヒントとして応用や製品化を図る、あるい は海外から導入した新技術や製品をベースに改良する等、間接的な要因として知識のスピ ルオーバー効果が働くと考えられる。 そのほか、グローバル化の進展など市場における競争の激化、技術の陳腐化速度の高ま りのほか、法制度や規制緩和の動向等の外部環境の変化も研究開発に影響を与えると考え られる。 ②大学、政府等 政府、大学等の研究開発には政府の科学技術関係経費や配分など科学技術政策等の要因 が影響する。また、大学や政府等の研究開発は企業の研究開発に比べて基礎研究よりの性 格を持つと考えられる。 (2) 研究開発によって生み出されるもの 研究開発（フロー）は知識のストックとして（ある意味自動的に）蓄積される。 このポテンシャルとしての知識ストックから生み出される成果としては、まず特許や論 文等が考えられる。これらが成果の全てではないにせよ、成果の一面をあらわす代理指標 として利用できる可能性がある。 特許件数（フローとしての出願、取得、ストックとしての現存件数等） 論文数（発表数、被引用件数等） 民間企業では、そもそも研究開発をする目的からすれば、生産効率の向上といったプロ セス・イノベーション、あるいは新製品・サービスの開発といったプロダクト・イノベー ションが研究開発の成果と考えられる。こうしたイノベーションの状況を把握するには、 たとえば特許の出願件数といった指標を利用することが考えられる。 240 一方、大学や政府等では、研究開発それ自体が経済的便益を生み出すことを目的とした ものではないと考えられる。企業よりも基礎研究的な性格が強い、大学や政府の知識スト ックの成果に接近するデータとしては論文関連の指標は有望と考えられる。 (3) 研究開発、知識ストックと経済の関係性 イノベーションの指標としては特許の出願件数等が考えられるが、それが全てではない。 また、イノベーションが経済にもたらす影響は、より安価な、あるいは新しい製品・サー ビスの提供、さらには需要の拡大・創出による経済成長まで多岐にわたる。先行研究で研 究開発の経済効果を分析するにあたって TFP からアプローチしている事例が多いことは、 それぞれを分離し、直接かつ漏れなく計測することが困難であることから、マクロデータ から一次近似的な分析を行うためと考えられる。 プロセス、プロダクト・イノベーションによる生産の効率化、新製品・サービスは需 要の拡大、創出をもたらし、資本及び労働の投入によらない経済成長＝TFP の上昇に つながる。 知識ストックから経済成長までの間を TFP で接続するのは、ある意味その間をブラッ クボックスとして扱っていることになるが、両者の関係性をマクロレベルで捉えるこ とには意義があると考えられる。 一方で、知識ストックがもたらすイノベーション、さらに経済へと波及していく過程に ついては、マクロではなく個別の事例を掘り下げたケーススタディ、あるいは企業単位の データ等に基づくマイクロ分析等によって因果関係等を明らかにしていく努力が引き続き 必要と考えられる。 (4) 研究会での議論 こうした研究開発を取り巻く様々な要因について研究会に提示したところ、以下のよう なご指摘をいただいた。 オスロマニュアルではイノベーションをプロダクト、プロセス、組織、マーケティ ングの４つに分類（組織、マーケティングは広義にはプロセス・イノベーションに 含まれる）しており、海外では計測に向けた取り組みがなされている。 241 研究開発以外に起因するイノベーションも多いので、そこも考慮すべき。また、研 究開発が製品化され、イノベーションをもたらす部分には経営など他の要因も影響 する（cf. 近年のシャープ）。研究開発からだけでは実態に接近することは困難。 海外との知識の流れについては、海外からの流入だけではなく、海外へ出ていく部 分もある。また、研究開発促進税制は過年度の研究開発や法人税で決まるので必ず しも外生ではないと考えられる。 研究開発をとりまく様々な要因と相互関係は多種多様と考えられることから、それ ぞれを図式化してみて、その理論的背景や実態を把握するデータの有無、今後必要 となるデータとその把握方法等を引き続き検討していくことが必要。 SNA での知識ストックの計測について 2008SNA において、R&D の産出を「知的財産生産物」として資産計上することが勧告さ れ、内閣府経済社会総合研究所において日本の国民経済計算でも R&D の資本化が検討され ている。その中では、実際に推計するにあたり、研究開発の所有権やソフトウェアの二重 計上、名目額を実質化するデフレーター、知識の陳腐化率等について課題が提示されてい る。 本調査で設置した研究会では、こうした知識ストックの推計上の課題について、次のよ うな議論がなされた。 R&D の資本化の方法についてはフラスカチマニュアル、IPP ハンドブック等で定めら れている定義、推計方法等を精査し、現行の科学技術研究調査（SRD）と比較・検討 して、今後の調査項目の改訂につなげていくことが適当。 R&D の支出や生産、投資、ストックなどの段階について、全体像および各ステップの 整理と定義、それぞれでの課題の検討を行っていくことが必要。 知識ストックを推計する際、研究開発のうち有形固定資産は除く必要がある（2008SNA ではフラスカチマニュアルに従い、除いて推計する形となっている）。自社開発ソフ トウェアの扱いについてもさらなる検討が必要。 陳腐化率について、産業間の格差や時系列の変化を捉えられる調査が現状では不足し ている。NISTEP でのこれまでの調査や今後の検討を活かしていくほか、企業におけ る有形固定資産の除却等についてのデータも踏まえ、さらなる検討が必要。 242 知識のライフサイクル、知識の生産・利用プロセス等に関する調査研究の充実 (1) 関連研究の成果、データの活用 研究開発費を積みあげて知識ストックを計測するには、フローの研究開発費のほか、知 識の陳腐化の程度、研究開発投資の懐妊期間といった情報が重要なパラメータとなる。 こうした状況を把握するのに利用できるデータは現時点では多くはないが、経済のグロ ーバル化や企業間の競争が激化する中、技術の寿命が短くなっている（＝陳腐化率が上昇 している）ことがアンケート調査や特許データの分析等から指摘されている。また、IPP ハ ンドブック（OECD(2010)）では、R&D サービスの寿命が 10～20 年と長期に及び、産業ご との分散が大きいことからライフサイクル把握のための調査を行うことが推奨されている。 このような知識のライフサイクルやプロセスの実態を把握するには、研究開発期間や技 術の寿命について企業や研究機関に直接アンケートを実施するほか、例えば以下のような データを活用することが考えられる。 特許（出願件数、取得件数、平均特許収入期間等） 論文（発表数、被引用件数等） 技術分野と産業のコンコーダンス（特許や論文関連の指標を産業別に組み替える 対応表） サイエンスリンケージ（特許が引用する論文数等） たとえば、知識の陳腐化については、①特許収入期間の逆数、②論文の発表年以降の 被引用件数の分布、から分野別に陳腐化の状況をみることができると考えられる。その 際、企業の産業別の状況を把握するには、特許や論文の技術分野を産業に組み替えるコ ンコーダンス情報が利用できる。また、サイエンスリンケージによって特許技術と学術 論文の結びつきをみることで、イノベーションに科学が与えている影響をみることがで きると考えられる。 本調査で設置した研究会では、特許関連のデータをベースに知識の陳腐化の状況等を 測る方法については、以下のような議論があった。 懐妊期間や陳腐化の根拠データとして特許の情報を代理指標として活用する方法に ついては、特許にあらわれるものが知識の全てではなく、むしろ特許以外の部分が 243 重要であること、特許が切れても公共財として誰でも使える形で生産に寄与するこ と等を考慮すると、知識ストックのコンセプトに合わない部分がある。 こうした議論を踏まえると、特許の平均収入期間を陳腐化率の水準としてそのまま利 用するのではなく、陳腐化率の産業別の分散や経年的な変化を補完する際の参考とする 等、利用の方法については別途検討していくことが必要と考えられる。 (2) 今後の課題 知識のライフサイクルや生産、利用のプロセス等については、科学技術・学術政策研究 所においてこれまでの様々な調査研究や取り組みがなされてきた。科学技術・学術政策研 究所に蓄積された情報とノウハウを活かし、国民経済計算を所管する内閣府経済社会総合 研究所、科学技術研究調査を所管する総務省をはじめとする関係機関と連携しつつ、今後 も検討を続けていくことが必要と考えられる。 研究会では、今後必要となる取り組みについて、以下のようなご指摘をいただいた。 科学技術イノベーション政策の基盤を強化するため、知識のライフサイクル、知 識の生産や利用プロセス等の測定について、科学技術・学術政策研究所として引 き続き調査研究を行うとともに、関係機関との連携を強化する。 アンケートによって知識の生産や利用のプロセスの実態を把握するにあたっては、 技術の陳腐化や研究開発の懐妊期間についての考え方や定義について検討を行い、 そのためにとのようなデータが必要か、アンケートとしてどのような設問が適切か などをそれぞれ検討していくことが必要。また、どのようなデータが把握できるか については、回答側の企業とともに試行錯誤を積み重ね、経験を積むことも必要。 R&D 生産のための中間投入のトランザクションは複雑なので、いくつか図式化して しっかりと整理することが必要。調査票の設計も含め、科学技術・学術政策研究所 が関係機関と連携しつつ、取り組んでいくことが望まれる。 244 謝辞 「科学技術イノベーション政策のマクロ経済政策体系への導入に関する調査研究」の実 施に当たって、タスクフォース及び研究会のメンバーの先生方、並びにご協力いただいた 研究者の方々に深く感謝申し上げます。 特に、本調査研究の実施にあたり、適時、丁寧な助言をいただきました黒田昌裕先生（慶 應義塾大学名誉教授、科学技術振興機構研究開発戦略センター 上席フェロー）及び深尾京 司先生（一橋大学経済研究所教授、科学技術・学術政策研究所第１研究グループ客員総括 主任研究官）に重ねてお礼を申し上げます。 本調査は科学技術・学術政策研究所及び一橋大学イノベーション研究センターの共同研 究として、以下の研究助成金等により実施しています。 「科学技術イノベーション政策における「政策のための科学」推進事業」政策課題対 応型調査研究（科学技術・学術政策研究所） 文部科学省特別教育研究経費(連携融合事業)「イノベーション・プロセスに関する産学 官連携研究」 （一橋大学イノベーション研究センター） 科学研究費補助金(基盤研究(S))(｢イノベーション・プロセスに関する産学官連携研究｣ （研究代表者：中馬宏之 一橋大学イノベーション研究センター教授、課題番号： 20223002) 科学技術振興機構戦略的創造研究推進事業（社会技術研究開発）科学技術イノベーシ ョン政策のための科学 研究開発プログラム「科学技術イノベーション政策の経済成長 分析・評価」 （研究代表者：楡井誠 一橋大学イノベーション研究センター准教授） 245 調査資料-226 科学技術イノベーション政策のマクロ経済政策体系への導入に関する調査研究 2013 年 10 月 文部科学省 科学技術・学術政策研究所 第 3 調査研究グループ 〒100-0013 東京都千代田区霞が関 3-2-2 中央合同庁舎第 7 号館 東館 16 階 TEL：03-3581-2419 FAX：03-3503-3996